- Java并发核心：线程池使用技巧与最佳实践！ | 多线程篇(五)
bug菌¹
Java实战(进阶版)javaJava零基础入门Java并发线程池多线程篇
本文收录于「Java进阶实战」专栏，专业攻坚指数级提升，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！环境说明：Windows10+IntelliJIDEA2021.3.2+Jdk1.8本文目录前言摘要正文何为线程池？为什么需要线程池？线程池的好处线程池使用场景如何创建线程池？线程池的常见配置源码解析案例分享案例代码演示案例运行
- 旧系统UI焕新陷阱：保留业务习惯与引入新交互的平衡点把控
贝格前端工场
ui交互
摘要**想给老旧系统换上“高颜值新衣”，却遭遇员工集体吐槽“不会用”？满心期待新交互能提升效率，结果用户操作频频出错，业务进度反而被拖慢？旧系统UI焕新本是优化体验的好机会，可在保留多年养成的业务操作习惯，与引入更先进便捷的新交互方式之间，却横亘着巨大鸿沟。稍有不慎，就会陷入“改了不如不改”的尴尬境地。这场关于“守旧”与“创新”的博弈，究竟该如何破局？一、旧系统UI焕新：一场甜蜜又棘手的改造工程旧
- 【Coze搞钱实战】3. 避坑指南：对话流设计中的6个致命错误（真实案例）
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Coze平台对话流设计客服Bot避坑用户流失封号风险智能客服配置故障修复指南
摘要：对话流设计是智能客服Bot能否落地的核心环节，直接影响用户体验与业务安全。本文基于50+企业Bot部署故障分析，聚焦导致用户流失、投诉甚至封号的6大致命错误：无限循环追问、人工移交超时、敏感词过滤缺失、知识库冲突、未处理否定意图、跨平台适配失败。通过真实案例拆解每个错误的表现形式、技术根因及工业级解决方案，提供可直接复用的Coze配置代码、工作流模板和检测工具。文中包含对话流健康度检测工具使
- Qwen3 大模型实战：使用 vLLM 部署与函数调用（Function Call）全攻略
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大模型大模型部署Qwen3vLLM函数调用
文章摘要本文将带你从零开始，深入掌握如何使用Qwen3-8B大语言模型，结合vLLM进行高性能部署，并通过函数调用（FunctionCall）实现模型与外部工具的智能联动。我们将详细讲解部署命令、调用方式、代码示例及实际应用场景，帮助你快速构建基于Qwen3的智能应用。一、Qwen3简介与部署环境准备Qwen3是通义千问系列的最新一代大语言模型，具备强大的自然语言理解和生成能力，尤其在函数调用、工
- 你竟然还在用克隆删除？Conda最新版rename命令全攻略！
曦紫沐
Python基础知识conda虚拟环境管理
文章摘要Conda虚拟环境管理终于迎来革命性升级！本文揭秘Conda4.9+版本新增的rename黑科技，彻底告别传统“克隆+删除”的繁琐操作。从命令解析到实战案例，手把手教你如何安全高效地重命名Python虚拟环境，附带版本检测、环境迁移、故障排查等进阶技巧，助你提升开发效率10倍！一、颠覆认知：Conda居然自带重命名功能？很多开发者仍停留在“Conda无法直接重命名环境”的认知阶段，实际上自
- 大模型量化终极对决：FP8 vs AWQ INT4，谁才是性能与精度的王者？
曦紫沐
大模型人工智能大模型量化FP8AWQ_INT4
摘要在大模型部署与优化中，量化技术是突破性能瓶颈的关键。FP8量化与AWQINT4量化作为当前主流方案，分别以“高精度”和“极致压缩”为核心优势。本文通过表格对比二者的数据格式、精度损失、硬件依赖及适用场景，助您在不同需求下精准选择最优方案。一、数据格式：浮点与整数的底层差异FP8量化采用浮点数（FP8），包含E4M3（4位阶码+3位尾数）和E5M2（5位阶码+2位尾数）两种格式，保留动态范围；而
- 基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略
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基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略关键词：Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要：本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手，从需求分析、技术选型到核心功能实现，再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询，通过机器学习模型提供个性化建议，并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
- Flutter权限插件详解：permission_handler使用指南
AI移动开发前沿
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Flutter权限插件详解：permission_handler使用指南关键词：Flutter、权限插件、permission_handler、权限管理、移动开发摘要：本文围绕Flutter开发中常用的权限插件permission_handler展开详细介绍。首先阐述了在Flutter应用开发中处理权限的背景和重要性，接着深入解析permission_handler的核心概念、架构以及工作原理，通
- GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧：让模型更懂你的需求
AIGC应用创新大全
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GPT-4在AIGC中的微调技巧：让模型更懂你的需求关键词：GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要：AIGC（人工智能生成内容）正在重塑内容创作行业，但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”，或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比，从微调的底层逻辑讲到实战技巧，带你掌握让GPT-4“更懂
- 神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？
AI算力网络与通信
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神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？关键词：神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要：本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起，用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾，再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制（内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱），并对应解析神经形态计算的三大突破
- AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战AIGCchatgptai
AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词：AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，ChatGPT（文本生成）与DALL·E（图像生成）的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理，结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程，并揭示提升内容
- 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
- 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
- 数据中台中的数据科学工作台：Jupyter集成方案
AI大数据智能洞察
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数据中台中的数据科学工作台：Jupyter集成方案关键词：数据中台、数据科学工作台、JupyterNotebook、数据科学、机器学习、数据可视化、协作开发摘要：本文深入探讨了在数据中台架构中集成JupyterNotebook作为数据科学工作台的完整解决方案。我们将从数据中台的基本概念出发，详细分析Jupyter在数据科学工作流中的核心作用，介绍多种集成方案和技术实现细节，并通过实际案例展示如何构
- 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成：让模型学会小红书“爽感”写作，转化率提升300%
AI_DL_CODE
大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
摘要：在内容营销竞争白热化的当下，普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用，通过参数化提示向量优化，将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”，从情绪化数据集构建到爆款元素复刻，完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调，使文案点击率从2.1%提升至8.7%，爆文率提高5倍，单条文案带货超8万元。核心创新
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
Matlab机器学习之心
matlabcnngru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、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主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
- 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
- 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具
PythonAI编程架构实战家
信息可视化python开发语言ai
使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具关键词：Python、Gradio、数据可视化、实时数据、Web应用、交互式界面、数据科学摘要：本文将详细介绍如何使用Python和Gradio框架构建一个实时数据可视化工具。我们将从基础概念开始，逐步深入到核心算法实现，包括数据处理、可视化技术以及Gradio的交互式界面设计。通过实际项目案例，读者将学习如何创建一个功能完整、响应迅速的实时数据
- Python Gradio：实现交互式图像编辑
PythonAI编程架构实战家
Python编程之道python开发语言ai
PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
- 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
- 程序员职业发展：元学习比技术更重要？
AI天才研究院
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程序员职业发展：元学习比技术更重要？关键词：程序员职业发展、元学习、技术、学习能力、知识更新摘要：在快速发展的科技领域，程序员面临着技术不断更新换代的挑战。本文深入探讨了在程序员职业发展中，元学习与技术的重要性对比。通过分析元学习的核心概念、其在职业发展中的作用，结合技术的特点和局限，阐述了元学习为何可能在长远的职业发展中更为关键。同时，提供了实际的案例和操作步骤，介绍了相关的工具和资源，最后对未
- 企业级RAG的数据方案选择 - 向量数据库、图数据库和知识图谱
南七小僧
AI技术产品经理网站开发人工智能数据库知识图谱人工智能
如何为企业RAG选择合适的数据存储方式摘要:本文讨论了矢量数据库、图数据库和知识图谱在解决信息检索挑战方面的重要性，特别是针对企业规模的检索增强生成（RAG）。看看海外人工智能企业Writer是如何利用知识图谱增强企业级RAG。要点概要：矢量数据库高效存储数据，但缺乏上下文和关联信息。图数据库优先考虑数据点之间的关系，受益于关系结构。知识图谱在语义存储方面表现出色，由于其能够编码丰富的上下文信息，
- 大厂都在用的前端缓存策略，你掌握了吗？
AI架构全栈开发实战笔记
前端缓存ai
大厂都在用的前端缓存策略，你掌握了吗？关键词：前端缓存、HTTP缓存、ServiceWorker、CDN缓存、缓存策略、性能优化、浏览器缓存摘要：本文将深入探讨前端开发中常用的缓存策略，从浏览器缓存到ServiceWorker，从HTTP缓存头到CDN缓存，全面解析大厂都在使用的高效缓存技术。通过生动的比喻和实际代码示例，帮助开发者理解并掌握这些提升Web应用性能的关键技术。背景介绍目的和范围本文
- 基于物联网及数字孪生技术的数字农业系统设计与实现
hrbcodefarmer
作者：曲井致摘要:数字农业是我国农业现代化的重要组成部分,是实现乡村振兴战略的有力抓手｡物联网技术是实现数字农业的重要技术手段，数字孪生是物联网技术的重要技术，能够实现现实世界中事务在网络世界的数字映射，为了实现农业现代化，进一步解放人力物力，对远程监控和操控数字农业的深入研究具有非常重要的意义。在应用传感器检测技术和无线通信技术的基础上，大力发展数字农业，为我国农业现代化奠定了基础。本文从数字农
- 从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者）
荣华富贵8
程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
摘要：深度学习正在引领人工智能技术的革新，而对于初学者来说，正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程，指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN，以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正，到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程，
- Consul 与 Hive：云原生数据仓库集成
AI云原生与云计算技术学院
AI云原生与云计算数据仓库consulhiveai
Consul与Hive：云原生数据仓库集成关键词：Consul、Hive、云原生、数据仓库集成、服务发现摘要：本文深入探讨了Consul与Hive在云原生环境下的数据仓库集成。首先介绍了集成的背景和相关概念，包括Consul的服务发现机制和Hive作为数据仓库的特点。接着详细阐述了核心概念及联系，通过文本示意图和Mermaid流程图展示其架构。对集成所涉及的核心算法原理进行了讲解，并给出Pytho
- Hive与Hudi集成：增量大数据处理方案
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用hivehadoop数据仓库ai
Hive与Hudi集成：增量大数据处理方案关键词：Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要：本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念，剖析它们之间的关系，详细阐述集成的算法原理与操作步骤，通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时，会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源，探讨未来发展趋势与挑战。
- 多通道 ISP（双 ISP）并行处理机制解析：架构演进、资源调度与实战配置路径
观熵
影像技术全景图谱：架构调优与实战接口隔离原则架构影像Camera
多通道ISP（双ISP）并行处理机制解析：架构演进、资源调度与实战配置路径关键词：双ISP、并行图像处理、多Sensor管线、分布式调度、ISP平衡调度、帧同步、多路输入、SoC图像架构摘要：随着智能手机多摄系统的普及，传统单通道ISP架构已无法满足同时驱动多颗高分辨率摄像头、并发处理视频与拍照任务的性能需求。为此，各大SoC厂商纷纷引入“双ISP”或“多通道ISP”设计，用于提升吞吐能力、降低延
- 周一 2021-05-17 06:29 - 22:00 雨 08h20m
么得感情的日更机器
一时间记录二概述早上醒来，看小说，洗漱，吃饭上午论文，吃饭下午小说，午休，总结，打疫苗，吃饭晚上日常任务，小说，洗漱，睡觉三总结(Summary)今天是论文和打疫苗的一天，总体感觉良好，学习感觉没咋学四反思今天收获了什么？哪里做的不好？做得不好的原因是什么？以后怎样避免或改进？4.1今日收获论文4.2今日不足编程学习醒了因为实验室没开门，就不愿意去，这可怎么办
- 基于RSS与KNN的室内定位技术实现
火箭统
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：室内定位技术对于智能建筑和物联网至关重要，在没有GPS信号的环境中尤其重要。RSS位置指纹法利用特定位置的无线信号强度来确定设备位置，而KNN算法能够基于信号强度找到最近的已知位置进行预测。本教程详细讲解了如何在MATLAB中通过”positioning_simulation.m”代码实现RSS位置指纹法与KNN算法的结合，涵盖数据预处理、算法实现、位置预测、
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站：
1. 全网代理IP：http://proxy.goubanjia.com/
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析，分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现，这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎)，分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12，在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后，弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字，自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥？
当我是个逗比的时候我是这么理解的：log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时，以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本，比较轻松，决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1：日志的作用与方法：
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自：http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要，重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲，希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比，最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字，可用来给对象和方法或者代码块加锁，当它锁定一个方法或者一个代码块的时候，同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时，一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而，当一个线程访问object的一个加锁代码块时，另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9，注意maven2和maven1有很大区别，阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站；The 5 minute test，官方简易入门文档；Getting Started Tutorial，官方入门文档；Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错，空指针,我是getMap方法进行传值，代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误：The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache＋tomcat,tomcat没有报错，apache报错是：
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 （在windows server 2008 下时间少了8个小时）
在Tomcat上运行j2ee项目代码时，经常会出现内存溢出的情况，解决办法是在系统参数中增加系统参数：
window下， 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发（Test-Driven Development,TDD）是一种敏捷（AGILE）开发方法论，它把开发流程倒转了过来，在进行代码实现之前，首先保证编写测试用例，从而用测试来驱动开发（而不是把测试作为一项验证工具来使用）。
TDD的原则很简单：
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用，客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //？？？
CONNECTED, //链接建立，可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态，只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八：闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了，现在可能不算是真正意义上的实习吧，因为现在自己才大三，在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是，我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么，这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把，让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1，3，9。。。3^N。 将重物放到天平左侧，问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目：
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1，3，9。。。3^N。 （假设N无限大，但一种重量的砝码只有一个）
* 将重物放到天平左侧，问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析：
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制，例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述：可以缓存客户端的请求，以此来减少RPC的次数，但是缓存只是被存在一个ArrayList中，所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述： next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时，会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多，有的人也许不知道css是怎么去工作的，写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢？当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时，是否应该多了解一下呢？
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用，原因是JSON 比 XML 更小、更快，更易解析。
在Java程序中，如何使用处理JSON，现在有很多工具可以处理，比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson，具体使用如下：
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php： 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip， php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器，nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自： http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景，比如像京东商品详情页，其页面逻辑是非常复杂的，需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎，如目前我在使用的lua-resty-template，可以渲染很复杂的页面，借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话，应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行；而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介：
大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员， 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员，深刻理解 Object Oriented Programming（面向对象编程）这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础，就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式：
修改tomcat的server.xml配置文件：
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法，大家那里还有没有其他好的算法没？我们大家一起分享一下！
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag
