- elasticsearch启动时遇到的错误max virtual memory areas vm.max_map_count [65530\] is too low, increase to a...
Hello小五
maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count[65530]istoolow,increasetoatleast[262144]elasticsearch启动时遇到的错误问题翻译过来就是:elasticsearch用户拥有的内存权限太小,至少需要262144;在宿主机/etc/sysctl.conf文件最后添加一行vm.max_map_count=262144执行命令s
- elasticsearch vm.max_map_count
small瓜瓜
maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count[65530]istoolow,increasetoatleast[262144]elasticsearch启动时遇到的错误问题翻译过来就是:elasticsearch用户拥有的内存权限太小,至少需要262144解决:切换到root用户执行命令:sysctl-wvm.max_map_count=262144查看结果:sysc
- 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
- 声纹识别系统(MFCC特征+DTW/SVM分类)
佩爷0107
支持向量机分类算法梅尔频率倒谱系数动态时间规整
摘要本毕业设计实现了一个完整的声纹识别系统,采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为声学特征提取方法,结合动态时间规整(DTW)和支持向量机(SVM)两种分类算法进行说话人识别。系统包含语音预处理、特征提取、模型训练和识别测试等完整流程,并通过实验对比两种分类算法的性能。第一章绪论1.1研究背景与意义声纹识别(SpeakerRecognition)是生物特征识别技术的一种,通过分析语音信号中包含的说话
- 【大模型LLM学习】function call/agent学习记录
威化饼的一隅
大模型LLM学习agentlangchain意图识别functioncall工具调用
【大模型LLM学习】functioncall/agent学习记录0前言1langchain实现functioncall2调用本地模型3微调本地模型3.1few-shot调用Claude生成Q-A对3.2tools格式3.3agent微调格式3.4swift微调p.s.0前言 记录一下使用langchain做简单的functioncall/agent(或者说意图识别,如果函数有返回值再进行summ
- 器件仿真学习记录(一)
john
学习
训练工具总览什么是TCADTCAD和半导体产业工艺计算机辅助设计(TCAD)就是是使用电脑仿真来改进和优化半导体工艺技术和器件。TCAD仿真工具可以解出存在于半导体器件中的硅晶圆或者layersystem中的基础的物理偏微分方程,例如离散几何的扩散和输运方程。这些密集的物理拟合使得TCAD仿真有能够预测的准确性。因此,使用TCAD计算机仿真来代替在改进和对新的半导体器件或工艺进行特征提取时需要对晶
- 基于Opencv的手势识别
双马尾为什么是神
opencv人工智能计算机视觉
thumb目录项目背景项目概览功能实现分类器选择数据收集与处理数据增强与傅里叶描述子计算SVM训练GUI设计未来展望项目背景回首过去一年半的大学时光,我深感自己过于安逸。没有明确的目标,对于学习也不太上心。倘若继续这样浑浑噩噩过下去,即便以后只想得过且过地过普通生活,最终结果恐怕难遂人愿。“取乎其上,得乎其中;取乎其中,得乎其下;取乎其下,则无所得矣。”于是乎我制定了与未来展望相匹配的学习路径,哪
- svm支持向量机实例--线性非线性实例代码可运行
fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportsklearn#因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,所以在Python中一样可以使用支持向量机做分类#取数据集path=r'D:\svm\iris.data'#Iris.data的数据格式如下:共5列,前4列为样本特征,第5列为类别,分别有三种类别Iris-setosa,Iris-versicol
- 实验七 SVM支持向量机
萍萍无奇a
支持向量机机器学习人工智能
目录一、SVM定义二、SVM基本概念及其优缺点1、间隔2、SVM核心3、支持向量4、支持向量机的基本思想5、优缺点三、损失函数四、代码实现1、算法实现基本流程2、代码解析3、整体代码五、结果截图及解释1、结果截图2、结果解释六、实验总结一、SVM定义支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种经典的监督学习算法,用于解决二分类和多分类问题。其核心思想是通过在特征空间中找到一
- 【SVM】支持向量机实例合集
KENYCHEN奉孝
支持向量机算法机器学习
基于Java的SVM(支持向量机)实例合集以下是一个基于Java的SVM(支持向量机)实例合集,包含核心代码示例和应用场景说明。这些例子基于流行的机器学习库(如LIBSVM、Weka、JSAT)实现。数据准备与加载使用LIBSVM格式加载数据集://加载LIBSVM格式数据svm_problemprob=newsvm_problem();prob.l=dataSize;//样本数量prob.x=n
- 工业缺陷检测的计算机视觉方法总结
思绪漂移
计算机视觉人工智能缺陷检测
工业缺陷检测的计算机视觉方法总结传统方法特征提取方式:颜色:基于HSV/RGB空间分析,如颜色直方图、颜色矩等纹理:采用LBP、Haar、Gabor滤波器等算子提取纹理模式形状:基于Hu矩、Zernike矩等数学描述符刻画几何特性尺寸:通过连通域分析计算物体像素面积、周长等参数典型处理流程:手动设计特征提取算法建立规则分类器(如SVM、决策树)基于阈值分割目标区域深度学习方法核心特点:端到端学习:
- 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于LSSVM的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
长安程序猿
matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、LSSVM简介二、风电功率预测的特点与难点三、基于LSSVM的风电功率预测研究步骤四、基于LSSVM的风电功率预测研究优势与挑战优势:挑战:五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,
- 面向对象程序设计(个人学习记录)
兮℡檬,
python开发语言
一、类和对象自定义数据结构类型的语法结构为:class类名():passclassPerson():passclassDog():pass创建对象的语法格式为:对象名=类名()tom=Person()werwer=Dog()类:类属性:直接定义在类中,方法外的变量实例属性:定义在_init_方法中,使用self打点的变量实例方法:定义在类中的函数,而且自带参数self静态方法:使用装饰器@stat
- 第 7 篇:支持向量机(SVM)——在数据旷野中,划出最宽的“安全边界”
老马爱知
人工智能#机器学习基石支持向量机算法机器学习人工智能分类算法核技巧硬核科普
《人工智能AI之机器学习基石》系列⑦专栏核心理念:用通俗语言讲清楚机器学习的核心原理,强调“洞察+技术理解+应用连接”,构建一个完整的、富有启发性的知识体系。
- 3D图形学编程基础-基于Direct3D11-学习记录(一)初始化DX设备,实现立方体绘制
莫名追求
学习笔记Direct3d11directx
第一次写博客这个东西,平时自己学习的时候记录的东西都是纸质的,查找不太方便,而且由于自己得不少知识学习都来自CSDN。所以在这里做一个我自学的记录!由于第一次学习Directx,记录的很多东西都是自己简单了解到的。可能不全,甚至可能不对,先记录下,以后修改!基于VisualC++,Directx学习记录正式开始:一:基础概念的了解1.Direct3D的定义:是微软公司创建的多媒体编程接口。由C++
- Python八股文学习记录
一百万种可能
python数据结构
python的八股文汇总介绍一、核心语言特性二、编程范式与设计模式三、高级特性与并发模型四、开发实践与规范五、高频率点介绍汇总八股文学习记录。一、核心语言特性1、数据结构与类型1.1可变与不可变的概念,列表可变vs元组不可变1.2哈希性要求,字典key必须为不可变类型->元组,字符串1.3性能对比,集合(O1查找)VS列表(On查找)#时间复杂度的概念2、垃圾回收机制1.1引用计数(主机制)1.2
- 机器学习-SVM支持向量机
支持向量机是一类监督学习算法,实现二分类,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。课程代码:importnumpyasnpmy_seed=2017np.random.seed(my_seed)importrandomrandom.seed(my_seed)importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.
- 第N8周:使用Word2vec实现文本分类
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、数据预处理1.加载数据importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlib,warningswarnings.filterwarnings("ignore")#忽略警告信息#w
- 学习记录-“是什么让你迟迟不肯踏出改变的第一步”
刘铭伟Vigor
通过近期的学习和复盘,我突然发现了一块在我培养习惯的巨大绊脚石——“心理负担”。在我陷入立下决心,到止于行动这样的无限轮回中,我竟然没有一次意识到这个问题,每每想到这里不由得晃了晃脑袋。“心理负担”相信不单是我,还是很多人走出舒适圈的绊脚石。要把这块石头踢走,首先要清楚了解它究竟是怎么产生的,它源于五个层面:“努力程度”、“感知难度”、“消极情绪”、“主观疲劳”、“血糖水平”。简洁点而言,当为完成
- HCIP-Routing & Switching V2.5--OSPF
HCIP-OSPF学习记录及详解(含IE面试题)文章目录HCIP-OSPF学习记录及详解(含IE面试题)OSPF(开放式最短路径优先协议)的基本概念与基础配置。OSPF路由OSPF报文OSPF区域OSPF网络类型OSPF基础及拓展LSA类型OSPF的认证OSPF进程号FA地址OSPF基础配置命令OSPF的汇总和过滤:影响OSPF邻居建立因素:OSPF是内部网关协议的一种,基于链路状态算法。OSPF
- 机器学习(一)KNN,K近邻算法(K-Nearest Neighbors)
星期天要睡觉
机器学习近邻算法人工智能
建议初学者掌握KNN作为理解其他复杂算法(如SVM、决策树、神经网络)的基石。K近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)详解:原理、实践与优化K近邻算法(K-NearestNeighboKrs,简称KNN)是一种经典、直观且易于实现的监督学习方法,既可用于分类,也可用于回归。它“懒惰”地存储所有训练样本,直到有新样本需要预测时才临时计算,因此也被称为“懒惰学习算法”。本文将系统介绍
- 智能问答分类系统:基于SVM的用户意图识别
在现代企业服务系统中,用户会通过各种渠道提出业务相关问题。为了提升服务效率和用户体验,构建一个能够自动识别用户意图的智能分类系统变得至关重要。本文将介绍如何使用支持向量机(SVM)构建一个通用的用户问题分类系统。问题背景在实际客户服务场景中,用户咨询主要分为两类:A类问题:寻求问题解决方案和支持B类问题:查询详细业务数据和报表系统需要准确识别用户意图,然后路由到相应的处理流程。技术方案1.数据准备
- 2021.11.11|学习记录与积累|人人都妄自尊大吗
SciPsyLearning
欢迎来每日外语朗读小组打卡哦!→灯塔打卡→公开小组→外语每日朗读隐私友好,形式多样,21天点亮一座灯塔,记录点滴进步,监督持续练习————————————————➽今日小记➽✍可能是太紧张了,头发越来越秃,是真秃了,再严重了就要去医院了,目前还是要矫正不良的生活习惯,首先是睡眠!————————————————▏每日摘抄‖经典短篇阅读小组“原来人呐,对于自己的能量过于自信,无不妄自尊大。如果没有比
- mysql学习记录7.22
woshishui68892
记录一下在学习mysql时避免忘记的内容。日期计算MySQL提供了一些函数,可用于对日期执行计算,例如,计算年龄或提取部分日期。要确定您的每只宠物几岁,请使用该TIMESTAMPDIFF()功能。它的参数是要表示结果的单位,以及两个日期之间的差值。以下查询为每只宠物显示出生日期,当前日期和年龄(以年为单位)。一个别名(age)是用来制造最终输出列标签更有意义。SELECTname,birth,CU
- 基于SVm和随机森林算法模型的中国黄金价格预测分析与研究
python编程狮
支持向量机算法随机森林python机器学习人工智能
摘要本研究基于回归模型,运用支持向量机(SVM)、决策树和随机森林算法,对中国黄金价格进行预测分析。通过历史黄金价格数据的分析和特征工程,建立了相应的预测模型,并利用SVM、决策树和随机森林算法进行训练和预测。首先,通过对黄金价格时间序列数据的探索性分析,发现黄金价格存在一定的趋势和季节性变化。随后,进行了数据预处理和特征选择,为建立准确的预测模型奠定了基础。分别使用SVM、决策树和随机森林算法建
- LWIP学习记录1——认识
一、LWIP是什么,有什么作用Lwip是一个阉割版的TCP/IP协议栈,开源的,它只实现了TCP/IP协议栈大部分功能。TCP/IP协议栈应该在生活中哪些产品?交换机、路由器、光纤收发机等等,这些产品都是使用TCP/IP协议栈来实现的。那么LWIP能做什么?云台接入、无线网关、工控器、远程模块、网络摄像头、嵌入式NAT无线路由器(注:LWIP没有NAT协议,之所以能实现是因为我们在LWIP基础上添
- 机器学习数据预处理阶段为什么需要——归一化处理
参考:https://www.cnblogs.com/bjwu/p/8977141.html通常,在DataScience中,预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明,主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括,以来充当笔记。提升模型精度在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化),许多学习算法中目标函数
- 2024年1月15日学习记录——有关resnet18的简单再实现
BARBERUM
学习深度学习人工智能
2024年1月15日学习记录1.有关resnet18重写并训练的任务resnet本意为resdualnet,就是残差神经网络,利用shortcut的连接方式,将特征层隔层连接,在保留原有特征的同时进行深层卷积。可以有效的解决因神经网络层数的叠加而导致的退化问题。根据以下的逻辑图实现:首先图片作为输入,格式为[3,32,32]经过一个7*7的卷积核和一个最大池化层后进入残差结构层第一级残差结构层为两
- 「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
- python学智能算法(二十四)|SVM-最优化几何距离的理解
引言前序学习过程中,已经对几何距离的概念有了认知,学习链接为:几何距离这里先来回忆几何距离δ的定义:δ=mini=1...myi(w∥w∥⋅xi+b∥w∥)\delta=\min_{i=1...m}y_{i}(\frac{w}{\left\|w\right\|}\cdotx_{i}+\frac{b}{\left\|w\right\|})δ=i=1...mminyi(∥w∥w⋅xi+∥w∥b)对上
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen