- Flowable 实战落地核心:选型决策与坑点破解
练习时长两年半的程序员小胡
Flowable流程引擎实战指南低代码BPMN流程引擎flowable后端java
在企业级流程引擎的落地过程中,选型的准确性和坑点的预见性直接决定项目成败。本文聚焦Flowable实战中最关键的“选型决策”与“常见坑点”,结合真实项目经验,提供可落地的解决方案。一、流程引擎选型:从业务本质出发1.1选型的三大核心维度企业在选择流程引擎时,需避免陷入“技术崇拜”,应回归业务本质。评估Flowable是否适用,可从三个维度判断:业务复杂度若流程涉及动态审批链(如按金额自动升级审批)
- Flowable 高级扩展:自定义元素与性能优化实战
练习时长两年半的程序员小胡
Flowable流程引擎实战指南流程图flowableBPMN流程引擎java
在前五篇文章中,我们从基础概念、流程设计、API实战、SpringBoot集成,到外部系统协同,逐步构建了Flowable的应用体系。但企业级复杂场景中,原生功能往往难以满足定制化需求——比如需要特殊的审批规则网关、与决策引擎联动实现动态路由,或是在高并发场景下优化流程引擎性能。本文将聚焦Flowable的高级扩展能力,详解如何自定义流程元素、集成规则引擎,并掌握大型系统中的性能调优策略。一、自定
- 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。
- 大数据之路:阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
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)
- AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力关键词:数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要:本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用,重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发,详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景,并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后,文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
matlabcnngru
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- 数据可视化:数据世界的直观呈现
卢政权1
信息可视化数据分析数据挖掘
在当今数字化浪潮中,数据呈爆炸式增长。数据可视化作为一种强大的技术手段,能够将复杂的数据转化为直观的图形、图表等形式,让数据背后的信息一目了然。无论是在商业决策、科学研究还是日常数据分析中,数据可视化都发挥着极为重要的作用。它帮助我们快速理解数据的分布、趋势、关联等特征,从而为进一步的分析和行动提供有力支持。接下来,我们将深入探讨数据可视化的奥秘,并通过代码示例展示其实际应用。一、Python数据
- 从零到一:基于差分隐私决策树的客户购买预测系统实战开发
笙囧同学
决策树算法机器学习
作者简介:笙囧同学,中科院计算机大模型方向硕士,全栈开发爱好者联系方式:
[email protected]各大平台账号:笙囧同学座右铭:偷懒是人生进步的阶梯文章导航快速导航前言-项目背景与价值项目概览-系统架构与功能技术深度解析-核心算法原理️系统实现详解-工程实践细节性能评估与分析-实验结果分析Web系统开发-前后端开发部署与运维-DevOps实践完整复现指南-手把手教程️实践案例与故障排除-问
- 【测试用例】银行授信业务
小邓在Working
测试用例测试用例功能测试性能测试安全测试交互测试一致性测试
一、功能测试:授信申请流程:验证客户能正常提交授信申请,并检查信息完整性和准确性。测试申请被拒绝或需要额外信息时的系统反馈。反欺诈与风控系统集成:验证系统能调用反欺诈接口并正确处理返回结果。测试系统调用风控接口获取授信建议和额度管理决策。用户信息校验与九要素验证:验证系统对客户提供的九要素信息进行准确性和一致性校验。测试校验失败时的错误提示和处理逻辑。重复授信检查与处理:验证系统能识别并处理重复授
- AI心理学四层架构揭秘:语言模型为何“说谎“?
TGITCIC
AI-大模型的落地之道语言模型人工智能自然语言处理大模型国产大模型大模型落地
第一章神经层:代码编织的"脑电图"1.1注意力权重的量子跃迁当Claude3.5Haiku处理"达拉斯所在州的首府"这类问题时,其注意力权重图谱呈现出量子跃迁特征。研究团队通过归因图技术捕捉到:在输入"达拉斯"的瞬间,模型内部Texas节点的激活强度达到87.6%,首府概念节点同步飙升至79.3%。这种非线性激活模式与人类大脑的默认模式网络惊人相似。模型层级激活时序决策路径可解释性神经层300ms
- 4D卓越团队-习书C3
林晔0302
第三章4D系统-----神奇坐标的诞生一诞生背景:1物理学背景简化的二乘二矩阵,坐标系;2荣格1905年发表的人的性格发展理论;词汇参考MBTI指标坐标轴X:作出决策是用情感还是逻辑坐标轴Y:获取信息是靠直觉还是感觉。五感:视觉听觉嗅觉味觉触觉占70%二4D系统分析领导力领导者特征四维度:情感与直觉----绿色培养型情感与感觉---黄色包容型逻辑与直觉---蓝色展望型逻辑与感觉--橙色指导型三4D
- 什么值得买网站官网?什么值得买网站靠谱吗?
高省APP珊珊
什么值得买网站的官网是。这是一个专注于消费决策的平台,致力于为消费者提供全面、实时的购物信息和优惠活动,帮助用户做出更明智的购买决策。关于什么值得买网站的靠谱性,可以从以下几个方面进行评估:平台背景与信誉:什么值得买由北京值得买科技股份有限公司运营,该公司成立于2011年,并于2019年在深交所上市,具有较高的信誉和权威性。平台作为国内知名的消费导购平台之一,其用户群体广泛,口碑良好。内容质量与审
- 医疗AI新基建:MCP与A2A协议的破局与前瞻
Allen_Lyb
医疗高效编程研发人工智能健康医疗自动化自然语言处理数据库
一、引言1.1研究背景与动因在数字化与智能化飞速发展的时代浪潮下,医疗AI已成为全球医疗领域变革与创新的关键驱动力。从疾病的早期精准诊断,到个性化治疗方案的制定,再到远程医疗与健康管理,医疗AI正以其强大的数据处理能力、精准的模式识别能力和高效的决策辅助能力,重塑着传统医疗服务的格局。据相关数据显示,2023年中国AI医疗行业规模达973亿元,预计2028年将增至1598亿元,年复合增长率达10.
- Coze开源实战指南:构建企业级AI应用的全链路技术解析(含Kubernetes+服务网格深度实践)
一、Coze技术架构深度解析1.1核心组件与五层异构架构Coze采用五层异构架构(感知层→执行层→决策层→监控层→进化层),实现亚毫秒级实时响应与动态弹性扩展。其核心模块包括:架构亮点支持横向扩展的微服务集群基于Kubernetes的自动扩缩容机制服务网格(Istio)实现流量治理核心组件对比表组件功能特性典型性能指标CozeStudio30+节点类型/多模式编排响应速度提升300%CozeLoo
- 读书笔记6‖《怎样开会》
知微呀
昨天梳理的第五、第六讲内容竟然被锁了,管它呢,我的目的是梳理读书内容,便于吸收记忆,管它锁不锁,我只管做就是了!今天继续第七讲和第八讲内容。第七讲:决策会1.提请决策的议题应当基本成熟通过开会作决策是会议的一项基本功能,也是极为重要的核心功能。决策正确则会议正确,决策失误则意味着会议根本失误。正常情况下,提请会议决策的议题都应是基本成熟的,并且要经过事先审核和协调沟通。日常工作中的具体决策,不一定
- 最详细!教你学习haproxy七层代理
969库库库
linux
一、工作原理(1)包括监听端口:HAProxy会在指定的端口上监听客户端的请求。例如,它可以监听常见的HTTP和HTTPS端口,等待客户端连接。请求接收:当客户端发起请求时,HAProxy接收到请求。它会解析请求的内容,包括请求的方法(如GET、POST等)、目标URL等。负载均衡决策:根据预先配置的负载均衡策略,决定将请求转发到后端的哪个服务器。常见的负载均衡算法有轮询、加权轮询、最少连接等。比
- 16 你认为,在未来,我们会更喜欢什么样的领导者,或者你自己期待成为一个什么样的领导者?
乔纳坦
在我看来,一个领导者最根本的素质就是良好的道德品质,要有家国天下的责任和担当。而绝不是一个一味地掏空心思压榨员工的“暴君”或利欲熏心、背信弃义的小人。一个有高尚情怀的领导者必会体恤民情,也将深得民心,这样下属们才会死心塌地地跟着ta朝着光辉的目标奋力前行。其次,要有高瞻远瞩、运筹帷幄的能力。领导员工就像带兵打仗,需要有远见和战略思维,唯有善于整合资源、及时制定正确的决策才能确保自己的将士们在残酷的
- 一对多/多对一RIA
李健Brian
【概念/关键词名称】一对多、多对一【分类】[x]wow突破点[x]知识连接点[x]探索点【R:原文】【多对一:多模型思维】*所谓科学的方法主要体现为“可复现”。也就是说,只要定理假设的条件满足了,多模型思维就一定会比单模型思维好,不以任何外在因素而变化。这也是模型的威力所在。*【孔多赛陪审团定理】*陪审团是一种通过多数投票进行决策的方式,一般是二元决策——有罪或无罪,陪审团成员之间彼此不受影响地独
- 2025年装修行业小程序开发全攻略:从需求到落地的实战指南
vx_qutudy
装修小程序开发
一、行业趋势与用户需求洞察1.1消费趋势变革预算结构调整:5万元以下预算人群同比增长50%,局改、微装需求环比激增27%-29%。风格偏好迁移:现代简约以66.89%占比领跑,日式原木、轻奢风格紧随其后,工业风、侘寂风受小众群体青睐。决策周期延长:用户平均决策周期从1个月拉长至30-90天,72%用户通过平台对比方案,男性在基础装修决策中占比达59.5%。1.2服务需求升级资金安全刚需:99%用户
- 新一代数据库:融合多模智能,重塑数据价值
一、场景重塑产业格局:数据库“融合进化”AI浪潮奔涌而至,数字产业格局加速重构。云计算、移动互联、万物互联(IoT)、人工智能(AI)等技术的深度融合与快速落地,正以前所未有的速度重塑着企业的应用形态。新业务场景层出不穷——从高并发的在线交易、实时精准的分析决策,到海量物联网设备监控、基于图关系的风控反欺诈,再到AI驱动的智能推荐与内容生成,应用场景的多样性与复杂性已突破传统数据库的能力边界。这对
- 八大国产 AI 模型全景对比:阿里 Qwen、百度文心、腾讯混元、字节豆包、华为盘古、DeepSeek、Kimi、MiniMax 的技术解析与选型指南
charles666666
人工智能百度交互语言模型transformer产品经理
“在国产AI模型百花齐放的今天,企业技术决策者稍有不慎,就可能陷入性能与成本的双重困境。如何穿越技术迷雾,找到真正适配业务场景的那把钥匙?”一、开篇引言当技术选型决定企业AI落地成败,你还在凭感觉决策吗?当前国产AI模型市场,模型同质化现象严重,各厂商宣传资料中充满夸张的性能指标,但真正落地到企业实际业务场景中,却常常出现适配性不佳、部署成本不可控等问题。企业急需一份基于真实数据与场景验证的深度解
- 42、智能制造与数字化转型:创新之路与实践成果
game4
智能制造数字化转型数据处理
智能制造与数字化转型:创新之路与实践成果1.数据处理决策与架构挑战在数据处理方面,需要考虑多个关键决策维度,主要包括摄入、处理和持久化。1.1数据摄入方式原始数据摄入:直接获取最基础、未经过处理的数据,能保留数据的完整性和原始特征,但可能数据量较大,处理成本较高。聚合数据摄入:对原始数据进行一定程度的汇总和整合,减少数据量,便于后续分析,但可能会丢失一些细节信息。1.2数据处理模式集中式处理:将数
- 如何借助AI工具?打赢通信设备制造的高风险之战?(案例分享)
才聚PMP
人工智能制造
你是否曾在项目管理中遇到过那种让人心跳加速的瞬间,当一项风险突然暴露出来时,全队似乎都屏住了呼吸?今天,我就来分享一个我亲历的项目案例,讲述我们如何借助具体的AI工具,实现从数据到决策的华丽转变,从而在通信设备制造项目中有效应对风险,确保项目顺利交付。一、项目背景与挑战在这个项目中,我们的任务是为一家大型通信公司生产一批高端通信设备。项目要求非常严格——设备不仅要整合复杂的电子元件和先进的天线技术
- 盟接之桥说制造:ERP可用库存准确性的实现路径
盟接之桥
制造运维服务器大数据数据库
在现代制造业的运营体系中,可用库存的准确性是企业实现精益生产、高效供应链管理以及精准决策的核心基石。一个准确的库存数据不仅能够确保生产计划的顺利执行,避免因缺料导致的停工待料,也能有效控制库存成本,减少资金占用和呆滞物料的产生。然而,要实现真正意义上的“可用库存准确”,并非仅靠简单的盘点或系统录入即可达成,它是一个涉及系统、流程、管理和人员执行的综合性工程。盟接之桥认为,可用库存的准确性主要依赖于
- 七年软件测试历程,回过头来,最能帮助我的还是这些.....
爱码小士
改革开发四十周年,技术更新也是日新月异,发展迅速。软件测试行业也如此。现在人工智能测试挺火的,但是谈到软件测试,人脑还是最好的测试工具。当我们测试软件时,我们处理信息,解决问题,做出决策并创造新的想法。这些并不是AI测试能轻易替代的。作为测试人员,我们必须了解不同的思维类型,以便我们可以将它们与不同的情境联系起来。例如,当我们查看设计图时,我们需要进行分析。当我们想到场景时,我们需要以抽象的方式思
- 作为一名资深Oracle EBS顾问 如何在MetaERP的实施过程中发挥自己的作用
anpeng2025
OracleERP华为MetaERPSAP专题零售oraclemetaerporacleerpOracleebs华为MetaERP
作为一名资深OracleEBS顾问如何在MetaERP的实施过程中发挥自己的作用作为资深OracleEBS顾问,在MetaERP实施过程中(尤其是系统构建、测试、上线等中后期阶段),您的作用将从战略规划层面向战术执行纵深推进,成为项目落地的“压舱石”和“救火队长”。以下是关键发力点及实战策略:一、系统构建阶段:将方案转化为可执行架构1.主导核心配置与开发决策配置陷阱规避➤预判配置冲突点(如多组织架
- 数据挖掘算法:KNN、SVM、决策树详解
大力出奇迹985
数据挖掘算法支持向量机
本文将详细解析数据挖掘领域中常用的三种经典算法:KNN(K近邻算法)、SVM(支持向量机)和决策树。首先分别阐述每种算法的核心原理、实现步骤,再分析它们的优缺点及适用场景,最后对这三种算法进行综合对比与总结。通过本文,读者能全面了解这三种算法的特性,为实际数据挖掘任务中算法的选择提供参考,助力提升数据处理与分析的效率和准确性。在当今信息爆炸的时代,数据挖掘技术在各行各业发挥着至关重要的作用,而算法
- AI 时代,程序员如何从代码工人进化为技术战略家?
在AI技术迅猛发展的时代,传统程序员若想突破“代码工人”的局限,进化为技术战略家,需从多维度实现能力跃迁。这不仅要求深化技术深度,更要拓展行业认知、培养战略思维、强化跨界协作能力,并保持持续进化的动力。本文将从技术深耕、行业洞察、战略布局、协作整合、终身学习五个关键方面,详细探讨程序员实现这一进化的具体路径,为其指明在AI浪潮中从执行者向决策者转变的方向。一、深耕技术内核,筑牢战略根基技术是程序员
- IoTDB智能分析节点AINode:时序数据分析的新引擎
时序数据说
iotdb数据分析数据挖掘时序数据库数据库大数据ai
在大数据与物联网的驱动下,时序数据处理需求激增,如何高效存储、管理并实时分析海量时序数据成为技术挑战。作为专为时序数据设计的数据库,IoTDB通过引入智能分析节点(AINode),将机器学习能力原生集成到数据库中,实现了“数据存储-分析-决策”的一体化闭环。本文将深入解析AINode的核心功能、技术优势及实际应用场景。AINode:IoTDB的智能分析引擎AINode是IoTDB推出的第三种内生节
- 【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
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
╔-----------------------------------╗┆
- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S