- 搜广推校招面经九十三
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能python算法推荐算法pytorch搜索算法
字节懂车帝一面一、NDCG（NormalizedDiscountedCumulativeGain）的计算NDCG是信息检索和排序任务中常用的评价指标，用于衡量模型预测的排序质量与真实相关性排序的一致程度。1.1.DCG@k（DiscountedCumulativeGain）DCG@k=∑i=1krelilog2(i+1)\text{DCG@k}=\sum_{i=1}^{k}\frac{rel_i
- 搜广推校招面经九十一
美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型，是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式：只用发生点击（click=1）的样本来训练CVR模型。CVR定义如下：CVR=P(y=1∣x,z=1)CVR=P(y=1|x,z=1)CVR=P(y=1∣x,z=1)y=1表示用户发生了转化（如购买）z=1表示用户点击了广告这样做的问题：样本选择偏差（SampleSelectionBias,S
- 搜广推校招面经八十一
Y1nhl
搜广推面经开发语言机器学习人工智能深度学习推荐算法搜索算法pytorch
OPPO搜广推一面面经一、介绍一下PLE模型在多任务学习（Multi-TaskLearning,MTL）中，多个任务共享部分模型结构，以提升整体效果。然而，不同任务间存在任务冲突（TaskConflict）问题，即不同任务对参数的优化方向不一致，导致性能下降。论文：Tang,Hongyan,etal.“ProgressiveLayeredExtraction(PLE):ANovelMulti-Ta
- 搜广推校招面经七十六
Y1nhl
搜广推面经深度学习人工智能pytorch推荐算法搜索算法
小米数据挖掘算法一、核函数（KernelFunction）有什么用核函数是一种用来计算数据在高维空间中内积的数学工具，不需要显式地进行维度变换，即可在原始空间中完成高维特征的计算。它是核技巧（KernelTrick）的核心，使得某些线性模型（如SVM）能在非线性空间中工作。核技巧：将低维非线性问题映射到高维线性问题，并通过核函数避免显式映射。1.1.内积vs映射设有两个向量：x=[x1,x2]，我
- 搜广推校招面经七十三
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能深度学习推荐算法搜索算法算法
字节推荐算法字节比较注重实习项目，问的很细。一、点击率（CTR）建模中如何保证广告位自上而下CTR率依次递减？见【搜广推校招面经六十六】实际中，很多地方都需要单调性限制，比如如果我们预测广告的曝光率，不同广告位的广告肯定曝光率更高。如果预测一张券的使用率或者效果，一定是减免程度越大的效果更好。在推荐系统或信息流广告中，广告位是有强展示位置信号的：广告位越靠上，用户关注度越高，CTR趋势越高。通常业
- 搜广推校招面经五十七
Y1nhl
搜广推面经搜索算法python推荐算法机器学习人工智能
虾皮推荐算法一、AUC有什么缺陷，有更合适的指标去解决这个问题1.1.AUC的缺陷尽管AUC是一个广泛使用的指标，但它存在以下缺陷：1.1.1.无法反映真实的概率分布AUC仅考虑正负样本的相对排序，不关心预测概率的具体数值。例如：预测值{0.9,0.8,0.7,0.6}和{0.6,0.5,0.4,0.3}可能具有相同的AUC，但第一个更可信。1.1.2.不考虑真实决策阈值AUC计算基于所有可能的阈
- 搜广推校招面经七十四
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能算法搜索算法推荐算法广告算法python
腾讯视频搜广推一、召回中的正负样本定义推荐系统中的召回阶段是从海量候选物品中快速筛出一部分“可能感兴趣”的物品，为排序阶段准备候选集。不同业务场景对正负样本的定义可能有差异，但是大差不差。正样本(PositiveSamples)用户真实点击、收藏、购买、点赞等行为对应的物品具体场景：推荐系统：用户实际点击/购买的物品搜索系统：与查询真正相关的文档广告系统：用户实际点击的广告负样本(Negative
- 搜广推校招面经六十六
Y1nhl
搜广推面经机器学习python推荐算法广告算法搜索算法pytorch深度学习
高德推荐算法一、介绍Transformer中的位置编码（PositionalEncoding）在Transformer结构中，由于模型没有内置的序列信息（不像RNN那样有时间步的顺序依赖），需要通过**位置编码（PositionalEncoding,PE）**来提供位置信息，使得模型能够区分不同token的相对位置。1.1.位置编码的作用由于Transformer采用的是自注意力机制（Self-A
- 搜广推校招面经二十四
Y1nhl
搜广推面经推荐算法搜索引擎机器学习算法求职招聘
阿里推荐算法一、无重复字符的最长子串（hot100_滑动窗口_中等）classSolution:deflengthOfLongestSubstring(self,s:str)->int:dic={}left=-1res=0forright,s1inenumerate(s):ifs1indic:left=max(dic[s1],left)dic[s1]=rightres=max(res,right-
- 搜广推校招面经七十二
Y1nhl
搜广推面经学习深度学习人工智能pytorch推荐算法机器学习搜索算法
滴滴搜索算法一、模型为什么不用单任务估pCVR，这不是更加直接？这是一个很有代表性的问题，在广告、推荐等场景中，经常会面临预测点击率（CTR）、转化率（CVR）或预估转化点击率（pCVR）的任务。首先：pCVR=P(Conversion∣Click)pCVR=P(Conversion|Click)pCVR=P(Conversion∣Click)也就是说，pCVR是在用户点击之后发生转化的概率，它是
- 搜广推校招面经七十一
Y1nhl
搜广推面经数学建模深度学习推荐算法搜索算法广告算法人工智能
滴滴算法工程师面经一、矩阵分解的原理与优化意义矩阵分解在推荐系统中是一个非常核心的方法，尤其是在协同过滤(CollaborativeFiltering)中。我们可以通过用户对物品的评分行为来推测用户的喜好，从而推荐他们可能喜欢的内容。1.1.直观理解：补全稀疏矩阵在推荐系统中，我们常见的用户-物品评分矩阵RRR是一个非常稀疏的矩阵：用户\物品电影A电影B电影C电影D用户15?3?用户2?4?2用户
- 搜广推校招面经六十五
Y1nhl
搜广推面经机器学习算法人工智能推荐算法搜索算法
蚂蚁金服-信贷部门一、为什么使用LayerNormalization而不是BatchNormalization？1.1.BatchNormalization(BN)的局限性BatchNormalization（BN）是一种常用的归一化方法，它在批次维度（batch）上进行归一化，计算均值和方差来调整激活值。但BN存在以下问题：(1)依赖BatchSizeBN需要在每个mini-batch内计算均值
- 搜广推校招面经五十八
Y1nhl
搜广推面经机器学习算法人工智能推荐算法搜索算法深度学习求职招聘
小红书推荐算法一、BN（BatchNormalization）在训练和测试的区别BatchNormalization（批归一化，BN）是一种加速深度神经网络训练的技术，它通过对每个mini-batch计算均值和方差来归一化输入特征，从而稳定训练过程，减少梯度消失/梯度爆炸问题。1.1.训练阶段在训练过程中，BN采用mini-batch统计信息进行归一化：计算方式：计算当前mini-batch的均值
- 搜广推校招面经五十六
Y1nhl
搜广推面经深度学习推荐算法搜索算法广告算法人工智能
字节推荐算法一、Attention的复杂度是多少？见【搜广推校招面经三十八】二、如何对普适性强的物品（如新华字典）设计指标进行降权2.1.问题背景普适性强的物品（如新华字典）在推荐系统或搜索排序中可能频繁出现，影响多样性和用户体验。因此，需要设计指标对其进行降权。但-平衡用户需求：在降权的同时，仍需满足用户对普适性物品的潜在需求。2.2.具体指标设计2.2.1.物品流行度降权定义：根据物品的流行度
- 搜广推校招面经三十
Y1nhl
搜广推面经网络leetcode贪心算法python搜索引擎推荐算法
虾皮推荐一、收益是由什么带来的，出价提升是否会导致ROI降低（第一段实习是广告算法，竞价出价）1.1.收益的来源（1）转化量转化量是直接带来收益的核心指标，例如购买次数、注册用户数、下载量等。转化量通常与流量（曝光）、点击率（CTR）、转化率（CVR）等因素相关。（2）转化价值每次转化的价值（如单笔订单金额、用户生命周期价值LTV）也直接影响收益。如果转化价值较高，即使转化量较低，也可能带来较高的
- 搜广推校招面经五十四
Y1nhl
搜广推面经搜索算法python推荐算法机器学习人工智能
美团推荐算法一、手撕Transformer的位置编码1.1.位置编码的作用Transformer模型没有显式的序列信息（如RNN的循环结构），因此需要通过位置编码（PositionalEncoding）为输入序列中的每个位置添加位置信息。位置编码的作用是：提供序列位置信息：帮助模型理解输入序列中元素的顺序。保持唯一性和连续性：确保每个位置的位置编码是唯一的，且相邻位置的位置编码是连续的。1.2.位
- 搜广推校招面经五十三
Y1nhl
搜广推面经python机器学习人工智能推荐算法搜索算法算法
小红书推荐算法一、ESMM(EntireSpaceMulti-TaskModel)ESMM（EntireSpaceMulti-TaskModel）是一种用于解决推荐系统中多任务学习问题的模型。它由阿里巴巴团队提出，主要用于处理点击率（CTR）和转化率（CVR）的联合预测问题。1.1.背景在推荐系统中，CTR和CVR是两个重要的指标：CTR（Click-ThroughRate）：用户点击广告的概率。
- 搜广推校招面经五十五
Y1nhl
搜广推面经深度学习机器学习python推荐算法搜索算法广告算法人工智能
腾讯搜推面经一、双塔模型有什么缺点双塔模型（Two-TowerModel）是一种常见的推荐系统或检索系统架构，尤其在处理大规模用户-物品交互数据时表现出色。1.1.特征交互受限问题：双塔模型将用户特征和物品特征分别编码为两个独立的向量（用户塔和物品塔），然后在顶层通过简单的点积或余弦相似度计算得分。这种设计限制了用户特征和物品特征之间的细粒度交互。影响：无法捕捉复杂的特征交叉信息，可能导致模型性能
- 搜广推校招面经四十四
Y1nhl
搜广推面经python机器学习人工智能pytorch开发语言
快手主站推荐算法一、因果里面前门准则是什么（Front-DoorCriterion）前门准则是因果推断中的一个重要概念，用于在存在未观测混杂因素的情况下识别因果效应。它由朱迪亚·珀尔（JudeaPearl）提出，是后门准则的补充。1.1.定义前门准则适用于以下情况：存在一个中介变量MMM，它完全介导了处理变量XXX对结果变量YYY的因果效应。处理变量XXX和结果变量YYY之间存在未观测的混杂因素U
- 搜广推校招面经三十九
Y1nhl
搜广推面经数据挖掘人工智能机器学习深度学习算法推荐算法
小红书﹣图搜一、两个整数的汉明距离两个整数之间的汉明距离是指这两个数字对应二进制位相同位置不同的个数。换句话说，它就是将一个整数变成另一个整数所需要改变的二进制位的数量。例如，如果两个整数在它们的二进制表示中有三个位置上的比特不同，那么这两个整数的汉明距离就是3。计算两个整数的汉明距离可以通过以下步骤实现：首先对这两个整数进行异或（XOR）运算。异或运算是按位操作，当且仅当输入位不同时输出为1。因
- 搜广推校招面经三十八
Y1nhl
搜广推面经算法pytorch推荐算法搜索算法机器学习
字节推荐算法一、场景题：在抖音场景下为用户推荐广告词，吸引用户点击搜索，呈现广告这一流程的关键点以及可能遇到的困难。二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。为了克服这些问题，Transformer采用了一系列技术：2.1.残差连接（ResidualConnections）每个子层（包
- 搜广推校招面经四十
Y1nhl
搜广推面经机器学习搜索算法人工智能推荐算法算法
字节-广告算法一、离线AUC涨了，但AB实验没涨，可能的原因？1.1.线上线下得样本空间不一致（SSB）线上模型使用的是实时获取的点击、曝光数据。线下使用的离线数据。这可能导致数据分布存在偏差。线上数据受曝光机制、冷启动、新品推荐等因素影响，与离线数据不完全匹配。线下数据存在采样偏差1.2.AUC这些指标无法衡量线上打分准确性。AUC毕竟只是衡量排序1.2.1.引申：PCOC（预估值/真实后验概率
- 搜广推校招面经三十六
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能算法python深度学习pytorch推荐算法
快手推荐算法一、有10亿个数据量如何快速做召回在推荐系统的召回阶段，面对海量数据（如10亿条记录），需要快速筛选出与目标用户相关的候选物品集合。由于数据规模巨大，直接对所有数据进行计算是不现实的，因此需要设计高效的召回策略。1.1.核心挑战数据规模大:10亿级别的数据无法直接加载到内存中。实时性要求高:召回过程通常需要在毫秒级完成。稀疏性问题:用户行为数据通常是稀疏的，导致相似性计算复杂度增加。多
- 数据挖掘校招面经二
Y1nhl
搜广推面经数据挖掘人工智能机器学习深度学习算法python
得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中，a是模型的权重（或斜率），需要通过数据来学习其最优值。学习的目标是找到a的值，使得模型的预测值y^=ax\hat{y}=axy^=ax尽可能接近真实值y。1.2.最小二乘法在线性回归中，通常使用最小二乘法来学习a。最小二乘法的目标是最小化误差平方和（即真实值y和预测值y^\hat{y}y^之间的差异）：误差平方和=
- 机器学习校招面经二
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能算法推荐算法数据挖掘搜索算法pytorch
快手机器学习算法一、AUC（AreaUndertheROCCurve）怎么计算？AUC接近1可能的原因是什么？见【搜广推校招面经四】AUC是评估分类模型性能的重要指标，用于衡量模型在不同阈值下区分正负样本的能力。它是ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）下的面积。1.1.ROC曲线的坐标ROC曲线以真正例率（TruePositiveRate,TPR）
- 搜广推校招面经二十八
Y1nhl
搜广推面经推荐算法求职招聘搜索引擎机器学习算法
蚂蚁推荐算法一、介绍损失函数、为什么分类和回归的损失函数不能共用损失函数的介绍见【搜广推校招面经十八】1.1.分类和回归损失函数不能共用的原因分类和回归任务的目标不同，因此它们的损失函数设计也存在本质区别：输出空间的不同回归任务：目标是预测一个连续值（如房价、温度等）。输出空间是连续的实数范围。分类任务：目标是预测离散的类别标签（如“猫”或“狗”）或者概率。输出空间通常是有限的类别集合。误差衡量方
- 搜广推校招面经十九
Y1nhl
搜广推面经搜索引擎推荐算法python求职招聘
快手推荐算法一、1*1的cnn有什么作用？1.1.降维与通道数调整（ChannelReduction）在CNN中，特征图（FeatureMap）通常有多个通道（channels）。1×1卷积可以用于减少通道数，从而降低计算量，提高模型效率。1×1卷积可以增加通道数，以增强特征表达能力。示例代码（PyTorch）：importtorchimporttorch.nnasnnconv1x1=nn.Con
- 代码随想录训练营第一天|704. 二分查找|27. 移除元素
2301_79125431
java
【新手上路】语法入门&算法入门题单职场鸡汤—众生皆苦，怎样才能快乐一些？【影石Insta360-24届研发校招岗位-面经分享】统一给这些23届秋招毁意向、毁约的无良公司发封感谢信！暑期实习总结：致敬我的阿里云25面多益网络招人特殊经验总结华为上海，圣无线部门，技术预研##华为(59)#滴滴中望二面C++游戏海外市场营销/本地化面经烟草专卖局财务校招面经烟草专卖局（二面）财务校招面经模拟厂做数字就是
- 多益校招面经--软件开发岗
weixin_43783216
面经学习心得c++面试
多益网络2021校招面经软件开发岗笔试通过专业面试凉凉。。。第一次面试，太紧张了，很多东西提起来脑子一片空白。。。现在结束后想了一下都能想明白。。。以下是面经1、个人介绍2、项目介绍3、开发语言的了解程度（个人是C++）4、C++和JAVA的区别5、一道算法题给定一个集合S(没有重复元素),输出它所有的子集6、如果要设计一个实时排行榜处理海量数据，怎么实现？7、数据库8、STL容器9、如何自己实现
- 格力软件设计岗位2024春招一面记录
疯狂学习GIS
保研考研毕设求职经验C++学习与应用面试春招校招面经格力软件开发程序员
本文介绍2024届秋招中，格力的软件开发岗位一面的面试基本情况、提问问题等。 2024年01月投递了格力的电控软件设计岗位，但是后来简历似乎因为被调剂，被送到了另一个部门；具体部门叫什么我也没听清楚，但岗位就也还是软件开发方向的岗位。目前完成了一面，在这里记录一下一面经历；截至目前，面试已经结束大约半个月了，暂时还没有下文；但是想着争取年前将所有未完成的校招面经博客都发出来，所以就先将这一次
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景：
用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。
问题：
如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。
解决：
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name
android：text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式：@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下：
一：线性数据结构
(1)：列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn（一针见血）
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后，还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中
第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。
相关新闻：
（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法：
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync：yum install rsync
2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析：
yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc
开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：
建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构
造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有：
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是：
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式： 1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明： java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：
1、注册多个账号（一般10个以上）。
2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
