望穿秋水-晴
望穿秋水-晴

2020年flag

1.考研，成功上岸；

2.英语四级考下来；

3.长高身体，加强锻炼；

4.养护自己的眼睛；

5.蓝桥杯省一，国三，再去一趟北京；

6.全国大学生数学竞赛省一国二；

7.ACM如果有机会就在参加一次吧；

8.国创结项，论文发布；

9.再次拿下奖学金；

你可能感兴趣的:(杂文)

  • 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
  • Python的LibreOffice命令行详解：自动化文档处理的终极指南
    在数字化转型的浪潮中，文档处理自动化已成为提升效率的关键。LibreOffice作为开源办公软件的佼佼者，其命令行功能结合Python脚本，可实现从格式转换到复杂文档操作的全面自动化。本文将深入解析如何通过Python调用LibreOffice命令行工具，覆盖从基础操作到高级场景的完整流程。一、环境搭建：三步构建自动化基石1.安装LibreOffice与PythonLinux系统：sudoapti
  • 如何高效训练通义万相2.1的LoRA：从原理到实战指南 Liudef06小白 AI作画图生视频lora通义万相WAN2.1
    在AI图像生成领域，通义万相2.1作为领先的扩散模型，其官方API虽功能强大，但定制能力有限。LoRA（Low-RankAdaptation）技术正是解决这一痛点的关键钥匙——它允许开发者以极低成本实现模型个性化定制。本文将详细解析训练通义万相2.1LoRA的全流程，助你掌握定制专属AI艺术家的核心技能。一、认识通义万相2.1与LoRA1.1通义万相2.1核心特性多模态理解：精准解析复杂文本提示（
  • RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎 lyh1344 深度优先
    RAGFlow概述RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG（检索增强生成）引擎，专注于处理复杂文档结构并提供精准的语义检索与生成能力。其核心优势在于结合多模态文档解析和智能分段技术，优化传统RAG流程中的信息提取与答案生成效果。核心特性深度文档理解支持PDF、PPT、Word、Excel等格式的解析，通过OCR、表格识别、布局分析等技术提取文本、图表及结构化数据，解决传统RAG中非文本内容
  • 从实验室到产业：IndexTTS 在六大核心场景的落地实践 gogoMark 人工智能
    一、内容创作：重构数字内容生产范式在短视频创作领域，IndexTTS的语音克隆技术彻底改变了配音流程。B站UP主通过5秒参考音频即可克隆出郭老师音色，生成的“各位吴彦祖们大家好”语音相似度达97%，单条视频播放量突破百万。其核心优势在于支持多语言混合输入，中英文混杂文本（如“大家好，我现在正在bilibili体验AI科技”）的自然度评分达0.796，接近人类基准0.85。通过批次推理模式，用户可将
  • SQL字符串截取函数全解析：LEFT、RIGHT、SUBSTRING 实战指南 阿蒙Armon SQLServersql算法数据库sqlserver
    SQL字符串截取函数全解析：LEFT、RIGHT、SUBSTRING实战指南一、引言：字符串处理在SQL中的核心地位在数据清洗、报表开发、ETL流程中，字符串处理是SQL编程的高频操作。无论是从复杂文本中提取关键信息，还是对数据进行格式化处理，掌握字符串截取函数都是必备技能。本文将系统解析SQL中最常用的三个字符串截取函数：LEFT、RIGHT和SUBSTRING，通过语法解析、参数说明和实战示例
  • LayoutLM模型使用记录 Mark_Aussie nlp人工智能
    在文档处理和信息提取领域，如何让机器精准地理解和处理复杂文档是一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用，而传统的NLP模型通常忽略了这些视觉元素。LayOutLM是一种创新的深度学习模型，结合了传统的文本处理能力和对文档布局的理解，从而在处理包含丰富布局信息的文档时表现出色。例如，在处理一份报告时，用户不仅关注报告中的文字内容，还会关注图
  • 本地部署dify+ragflow+deepseek ,结合小模型实现故障预测，并结合本地知识库和大模型给出维修建议 算法小菜鸟成长心得 语言模型
    1.准备工作使用ollama拉取deepseek-r1:7b官网下载ollamaollamarundeepseek-r1:7bollamalistRagflow专注于构建基于检索增强生成（RAG）的工作流，强调模块化和轻量化，适合处理复杂文档格式和需要高精度检索的场景。Dify则旨在降低大型语言模型（LLM）应用开发的门槛，提供低代码甚至无代码的开发体验，适合快速构建和部署多种AI应用。因此文档处
  • 【课堂笔记】生成对抗网络 Generative Adversarial Network（GAN） zyq~ 机器学习笔记生成对抗网络人工智能机器学习概率论GAN
    文章目录问题背景原理更新过程判别器生成器问题背景  一方面，许多机器学习任务需要大量标注数据，但真实数据可能稀缺或昂贵（如医学影像、稀有事件数据）。如何在少量数据中达到一个很好的训练效果是一个很重要的问题。  另一方面，传统生成模型（如变分自编码器VAE）生成的样本往往模糊或缺乏多样性，难以捕捉真实数据的复杂分布（如高分辨率图像、复杂文本等）。  生成式对抗网络（GAN）提出了用生成器（Gener
  • 高精度文档解析利器：Mistral OCR 全面解析与技术应用 gs80140 AIocrMistral
    目录高精度文档解析利器：MistralOCR全面解析与技术应用一、什么是MistralOCR？二、MistralOCR的核心特点✅1.支持复杂文档结构解析✅2.高识别精度✅3.与AI系统深度集成✅4.可扩展性与容错能力三、技术原理简述四、如何在OpenWebUI中启用MistralOCR？✅步骤一：上传文档✅步骤二：选择加载器为"MistralOCR"✅步骤三：进入对话或知识检索五、应用场景与实践
  • Hive优化原则及对应优化方法 datacode_wud Hivehivehadoopbigdata
    Hive优化未经允许禁止转载A、执行过程查询B、优化原则1、提前过滤数据列剪裁子查询过滤分区剪裁写明连接条件2、减少Job多表选用相同key连接unionall减少groupby使用使用同一表unionall合理使用UDTF函数3、解决数据倾斜小表放前大表放后使用mapjoin使用map端groupby4、设置合理的mapreduce的task数复杂文件增加map个数小文件合并map前合并mapr
  • AI日报 - 2025年05月19日 NingboWill AI日报人工智能
    一、【行业深度】1.腾讯混元图像2.0发布:实时生图毫秒级速度与超写实画质热点聚焦：腾讯发布了混元图像2.0模型，大幅提升了AI图像生成的速度和质量，并新增了实时绘画板功能。新模型结合高效的图像编解码器和全新的扩散架构，实现了毫秒级响应速度，同时增强了图像的真实感与细节丰富度，在GenEval基准测试中表现出色。⚡进展追踪：腾讯混元2.0不仅在生图速度上领先，还提升了复杂文本指令的理解准确率至95
  • Python爬虫学习路径与实战指南 05 晨曦543210 学习
    一、数据清洗与预处理的魔鬼细节1.非结构化文本处理正则表达式进阶：用命名分组提取复杂文本。importretext="价格:￥199.00折扣价:￥159.00"pattern=r"价格:￥(?P\d+\.\d{2})折扣价:￥(?P\d+\.\d{2})"match=re.search(pattern,text)print(match.groupdict())#{'price':'199.00'
  • 【Python爬虫实战】正则：从基础字符匹配到复杂文本处理的全面指南 易辰君 python爬虫python爬虫开发语言
    个人主页：https://blog.csdn.net/2401_86688088?type=blog系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、正则表达式（一）正则表达式的基本作用（二）正则表达式的基本组成（三）常用的正则表达式示例（四）正则表达式的应用场景二、re模块的介绍（一）re模块中的常用函数（二
  • Windows系统下MinerU的CUDA加速配置指南 林语微光 论文翻译python从入门到实践windowsmineru接口调用人工智能
    Windows系统下MinerU的CUDA加速配置指南快速解锁GPU性能，提升文档解析效率1、简介MinerU是一款高效的文档解析工具，支持通过CUDA加速显著提升处理速度。本指南详细说明如何在Windows系统中配置CUDA环境，并启用MinerU的GPU加速功能，帮助用户充分利用NVIDIA显卡的计算能力，优化复杂文档的解析效率。2、前提条件在开始配置前，请确保满足以下条件：硬件要求：NVID
  • 【RAG 篇】【多模态文档理解框架与文档大模型全景解析【开发者实战指南】 大F的智能小课 大模型理论和实战人工智能深度学习算法
    引言随着金融票据、医疗报告等场景的数字化需求激增，传统OCR技术已无法满足复杂文档的理解需求。本文将深入解析6多模态文档理解框架和3大文档专用LLM，提供从技术选型到落地评估的全链路指南，所有项目均经2024年6月实测验证。一、多模态文档理解框架（一）Donut(NAVER,2022)技术亮点：端到端无OCR架构，直接解析PDF/图片。支持文档视觉问答（DocVQA）。在CORD数据集F1达95.
  • 文件有几十个T，需要做rag，用ragFlow能否快速落地呢？ 努力努力再努力呐 PyTorchpython多模态RAG学习pytorchhuggingface多模态OpenCompass
    一、RAGFlow的优势1、RAGFlow处理大规模数据性能：（1）、RAGFlow支持分布式索引构建，采用分片技术，能够处理TB级数据。（2）、它结合向量搜索和关键词搜索，提高检索效率。（3）、通过智能文档分块和混合检索机制，优化大规模数据处理。2、实际应用案例：（1）、RAGFlow被用于历史辅导助手、机加工行业设备维保等场景。（2）、这些案例展示了RAGFlow在解析复杂文档和提高检索效率方
  • WPS Office安卓版文档编辑功能与兼容性评测【高效编辑】 电脑高手-小林 wpsandroid
    一、界面设计与操作体验WPSOffice安卓版采用简洁直观的界面设计，首页默认展示近期文档列表，支持一键新建文档、表格或演示文稿。整体操作逻辑与PC端保持一致，新用户也能快速上手。编辑工具栏设计合理，常用功能如字体设置、段落调整、插入图片等均可直接访问，提升编辑效率。文档编辑过程中支持多指缩放、滑动对齐、长按选中等移动端专属操作，使得在手机上处理复杂文档成为可能。此外，WPS提供了云文档功能，可实
  • Python正则表达式有哪些常用匹配字符？ 程序员总部 pythonpython正则表达式mysql
    处理文本数据时，我们经常需要查找、提取或替换特定模式的字符串。这时候正则表达式就成了程序员最强大的武器之一。今天我们就来详细聊聊Python中那些最常用的正则表达式字符和它们的实际用法。为什么要学正则表达式？假设你遇到这些场景：从日志中提取所有日期时间验证用户输入的邮箱格式是否正确批量修改代码中的变量名抓取网页中的特定数据用普通字符串方法处理这些需求会很麻烦！正则表达式能让你用简洁的模式描述复杂文
  • 图像处理有哪些核心技术？技术发展现状如何？ 合合信息解决方案 图像处理
    在数字化信息爆炸的时代，文档图像预处理技术正悄然改变着我们处理文字信息的方式。无论是手持拍摄的收据、扫描仪中的身份证，还是工业机器人采集的复杂文档，预处理技术都在背后默默提升着OCR（光学字符识别）系统的性能。在合合信息发布的《2025智能文档技术与应用白皮书》一书中，视角也集中在了文档图像预处理技术上！在白皮书介绍中，作为OCR流程中的关键一步，在文档图像预处理领域，核心技术进一步细化为切边处理
  • 两层检索策略：摘要检索 + 内容检索在 RAG 中的实践 佑瞻 RAGRAGpythonllamaindex分层检索
    在企业级RAG系统开发中，面对成百上千的复杂文档，我们常常会陷入这样的困境：直接检索原始内容容易被海量细节淹没，只依赖摘要又担心丢失关键信息。有没有一种方案能兼顾「全局视角」和「细节把控」？今天我们分享一种「摘要检索+内容检索」的两层检索策略，通过LlamaIndex框架实现摘要与原始内容的分层管理与递归检索，帮我们在复杂知识环境中找到精准答案。一、分层检索的核心思想：先定位「知识地图」，再深挖「
  • 开源的7B参数OCR视觉大模型：RolmOCR Panesle 前沿ocr人工智能大模型开源
    1.背景介绍早些时候，AllenInstituteforAI发布了olmOCR，这是一个基于Qwen2-VL-7B视觉语言模型（VLM）的开源工具，用于处理PDF和其他复杂文档的OCR（光学字符识别）。开发团队对该工具的高质量和开源特性感到兴奋，并探索了如何利用更新的基础模型和一些轻量级优化来进一步改进它。2.RolmOCR的发布开发团队开发了RolmOCR，作为olmOCR的替代方案。它具有以下
  • 小体积大智慧！IBM开源的文档解析神器SmolDocling如何让复杂文档处理变得简单高效？ 遇见小码 AI棱镜实验室开源人工智能运维AIGC
    每天面对扫描文件、手写笔记、代码截图等复杂文档，你是否还在手动整理排版？今天介绍的这款由IBM与HuggingFace联合推出的开源模型SmolDocling，或许能成为你的效率救星。它仅需256MB内存，就能将图片中的文字、代码、公式、图表等元素一键转为结构化文档，彻底解放你的双手！一、SmolDocling是什么？SmolDocling是基于视觉语言模型（VLM）技术开发的文档处理工具，属于轻
  • 日常偷懒（一）正则表达式小记 不知道叫什么呀 用AI满足我的好奇心正则表达式学习AIGC我的AI老师python
    平时工作中有很多dritywork，学会偷懒之后真的可以帮我们省很多时间来摸鱼！而正则表达式是我们的偷懒必备装备，会用以后用起来会特别爽~。正则表达式（RegularExpression，简称Regex）是一种用于匹配和操作文本模式的字符串工具，通过特殊语法规则可以快速搜索、替换或提取复杂文本中的特定内容。以下通过概念拆解与实例说明其核心用法：一、基础概念1.核心功能模式匹配：验证字符串是否符合特
  • LangChain教程 - RAG - PDF解析 花千树-010 LangChainlangchainpdfpythonAIGC
    系列文章索引LangChain教程-系列文章在现代人工智能和自然语言处理（NLP）应用中，处理PDF文档是一项常见且重要的任务。由于PDF格式的复杂性，包含文本、图像、表格等多种内容结构，高效、准确地解析PDF需要强大的工具支持。LangChain提供了一套完善的PDF加载器（PDFLoader），支持从纯文本提取到复杂文档解析，并集成了OCR（光学字符识别）功能，能够处理扫描版PDF或包含嵌入图
  • Java动态生成Word终极指南：poi-tl与Aspose.Words性能对比及选型建议 天机️灵韵 开源项目编程语言vscodeJavaword模板
    在Java中实现复杂文档生成（如合同、报表）时，poi-tl、Aspose.Words和docx4j是三个主流的模板技术方案。以下是它们的核心对比和选型建议：1.poi-tl（基于ApachePOI的模板引擎）定位：轻量级开源库，基于ApachePOI封装，简化模板操作。核心优势：模板语法灵活：通过{{@var}}、{{?section}}等标签实现文本、表格、列表、图片的动态插入。代码简洁：相比
  • 解析稳定率达99.99%！合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉” 算法大数据人工智能图表表格
    随着大模型在社会应用中逐渐普及，人们在享受便利的同时，也面临着“AI幻觉”产生的风险。训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素，近期，上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线，基于领先的智能文档处理技术，对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理，从数据源头降低大模型“幻觉”风险，让大模型在与人类的沟通中“更靠谱”。“大模型加速器2
  • 如何快速提取PDF中的图片？这款免费工具让你事半功倍！ 10211234567890 pdf编辑pdfpdf提取图片pdf数据提取pdf提取
    在日常学习和工作中，PDF文件几乎成了我们处理文档的标配。但你是否遇到过这样的烦恼：想从PDF里提取图片，却只能手动截图，效率低还容易模糊？尤其是面对几十页的复杂文档，简直让人抓狂……别急！今天分享一个亲测高效的解决方案——完全免费、无需注册、一键提取PDF图片的工具，3分钟搞定难题！为什么你需要专业的PDF图片提取工具？手动截图太麻烦：图片位置分散、尺寸不一，截图后还需裁剪整理，耗时耗力。图片质
  • 主流开源大模型能力对比矩阵 时光旅人01号 人工智能开源python深度学习pytorch
    模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练ChatGLM-3✅多轮对话支持✅中英双语流畅✅对话记忆优秀⚠️计算资源消耗大⚠️长文本易发散DeepSeek✅代码注释生成✅技术文档规范✅全流程方案生成⚠️逻辑错误较多⚠️数据更新延迟
  • 正则表达式捕获组详解：从入门到掌握 漠月瑾-西安 前端小问题点记录正则表达式javascript前端
    正则表达式捕获组详解：从入门到掌握1.什么是捕获组（CaptureGroup）？捕获组是正则表达式中用于==‌捕获子匹配内容‌==的语法，通过()包裹的部分会被单独记录。它是处理复杂文本匹配时最常用的功能之一。关键特性‌提取子内容‌：从完整匹配中分离出特定部分‌索引编号‌：从左到右按(出现的顺序分配编号（从1开始）‌复用匹配‌：可在同个正则表达式中反向引用2.基础语法与示例2.1简单捕获组cons
  • 算法 单链的创建与删除 换个号韩国红果果 c算法
    先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
  • 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感 白糖_ java中间件
           断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。          看完整章内容，
  • zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 javaDAOspringjdbc
    今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
  • Rss 订阅 开发 周凡杨 htmlxml订阅rss规范
                    RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。   RSS
  • 分页查询实现 g21121 分页查询
    在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。 按实现形式分前台分页和服务器分页： 前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。 服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
  • spring jms异步消息处理 510888780 jms
    spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
  • highCharts柱状图 布衣凌宇 hightCharts柱图
    第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller   @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController {  private UserServi
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • TLS java简单实现 antlove javasslkeystoretlssecure
      1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
  • Zip解压压缩文件 百合不是茶 Zip格式解压Zip流的使用文件解压
       ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));     &n
  • underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScriptunderscore
            工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。       学
  • java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 javajvmjstatd
    1.介绍         jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。         jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
  • 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
    Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义：   /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
  • 我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
    作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
  • nginx lua开发经验总结 ronin47
    使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
  • java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
    import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
  • 正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
    Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem:   3889836k total,  3341868k used,   547968k free,   286044k buffers Swap:  6127608k total,&nb
  • [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
         当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。       而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
  • 自定义类的equals函数 dai_lm equals
    仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
  • Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
    命令如下：sudo gedit  /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
  • 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
    MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了   方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可 　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
  • 单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
    单一功能原则[ 编辑]     SOLID 原则 单一功能原则 开闭原则 Liskov代换原则 接口隔离原则 依赖反转原则 查   论   编 在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
  • POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VOPOJOjavabean
    POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
  • SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
    前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。   将配置文件中的如下部分删除： <!-- 认证管理器，使用自定义的UserDetailsService，并对密码采用md5加密-->
  • mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
    $ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
  • 设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
    抽象工厂模式：     工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。     总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
  • 评"高中女生军训期跳楼” nannan408
       首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。    孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
  • scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 javajvmscala
    直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
  • C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c算法
    中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？ 代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他