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段子青年

这个人很懒什么都没有留下

15个月前

是否“在项目中查找..."?Eclipse IDE 中是否存在功能?

问题描述Eclipse 是否有办法在整个项目中搜索某些文本,例如 Xcode 的在项目中查找"功能?
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16个月前

php证书授权失效怎么办

php证书授权失效的解决办法:1、进入服务器终端,执行“wget --no-check-certif
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17个月前

当组(或子组,如果递归)包含 ForeignSecurityPrincipal 时 GroupPrincipal.GetMembers 失败

问题描述对于遇到相同问题的任何人来说,这与其说是一个问题,不如说是一个信息. 出现以下错误: Sys
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17个月前

在 Active Directory 中使用登录名查找用户

问题描述我可能只是愚蠢,但我正在尝试使用登录名(域用户")从 C# 中查找 Active Direc
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18个月前

I/O复用机制概述

导读I/O多路复用技术通过把多个I/O的阻塞复用到同一个select的阻塞上,从而使得系统在单线程的情况下可以同时处理多个客户端请求。与传统的多线程/多进程模型比,I/O多路复用的最大优势是系统开销小
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18个月前

通过shell脚本提交网站404死链

网站运营人员对于死链这个概念一定不陌生,网站的一些数据删除或页面改版等都容易制造死链,影响用户体验不说,过多的死链还会影响到网站的整体权重或排名。
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18个月前

快速安装与配置kubernetes集群搭

Kubernetes是什么?首先,它是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案。这个方案尽然很新,但它是谷歌十几年以来大规模应用容器技术的经验积累和升华的一个重要成果。
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18个月前

简单介绍C++中常量与指针

导读在C++学习使用过程中,每个人都不可避免地使用指针,而且都或多或少的接触过常量指针或指针常量,但是对这两个的概念还是很容易搞糊涂的,所以这篇文章主要给大家介绍了关于C++中常量与指针的相关资料,需
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19个月前

Ruby排列计算

#!/usr/bin/env ruby# PERMUTATIONS COMPUTER # based
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2年前

简单聊聊H5的pushState与replaceState的用法

一、简介html5引入了history.pushstate()和history.replacestate()方法,它们分别可以添加和修改历史记录条目。这些方法通常与window.onpopstate配合使用。二、pushstate()方法的例子假设在http://mozilla.org/foo.html...
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2年前

在HTML5中如何使用CSS建立不可选的文字

下面的例子展示了在html5中你如何使用css建立不可选的文字。复制代码代码如下:creatingnon-selectabletextusingcssdiv{margin-bottom:20px;padding...
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2年前

Python数据分析入门之教你怎么搭建环境

一、anacondaanaconda(水蟒)是一个捆绑了python、conda、其他相关依赖包的一个软件。包含了180多个可学计算包及其依赖。anaconda3是集成了python3的环境,anaconda2是集成了python2的环境。anaconda默认集成的包,是属于内...
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3年前

远程会诊6例新冠肺炎患者,科达助力安徽疫情智慧防控

  疫情扩散至全国,许多市级、县级医院面临前所未有的挑战,通过视频会议、远程会诊等视频信息化手段,科达已先后为全国8省、数十个地市卫健委、医院、疾控中心,提供产品、技术和人员保障服务。2月12日晚8点,一群科达人通过48小时的全力以赴,与合作伙伴三步云视一起,再次完成了一场时间与疫情的赛跑,使得安徽省卫健委顺利通过科达建设的远程会诊系统,云上联接起由中国科大附一院
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3年前

hibernate entry

你是用的Jboss或者Tomcat吧。
我记得好像重新部署多次容易有这个问题,重新启动J2EE服务器就没有了,大约是服务器自身的问题。



  session session=hibernatesessionfactory.getsession();
……
session.clear();
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3年前

数据仓库本质解析及典型设计技巧


  RalphKimball,数据仓库(DataWarehouse,DW)领域最权威的专家之一,曾下过这样的结论:BI系统=数据仓库。或许这种说法有一定的片面性,经不起咬文嚼字的推敲,但从中我们却不难看出数据仓库在BI系统中举足轻重的地位。
仔细想想,的确如此。几乎所有的BI项目,都是在数据仓库这个“大舞台”之上“演出”的,它就像是BI系统的心脏,源源不断地为前端提供新鲜的血液——最新的业务数据,有了这些数据,我们才会看到前端详尽的报表、直观的分析和神奇的预测。
数据仓库究竟是什么呢?它和事务交易处理系统(OLTP)又有什么区别?初次接触它的朋友往往觉得它很神秘、很复杂,其实不然。今天就和大家来认识一下数据仓库的本质,以及在实施商务智能过程中它的一些设计技巧。
概念解析
目前,关于数据仓库的定义有很多种,都是从不同的角度和层面概括的。著名数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《BuildingtheDataWarehouse》一书中有过如
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3年前

hibernate一级缓存配置

缓存是介于应用程序和物理数据源之间,其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高了应用的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
缓存的介质一般是内存,所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时,也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质,还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。
Hibernate的缓存包括Session的缓存和SessionFactory的缓存,其中SessionFactory的缓存又可以分为两类:内置缓存和外置缓存。Session的缓存是内置的,不能被卸载,也被称为Hibernate的第一级缓存。SessionFactory的内置缓存和Session的缓存在实现方式上比较相似,前者是SessionFactory对象的一些集合属性包含的数据,后者是指Session的一些集合属性包含的数据。SessionFactory的内置缓存中存放了映射元数据和预定义SQL语句,映射元数据是映射文件中数据的拷贝,而预定义SQL语句是在H
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3年前

memcached 哈希

Memcached处理的原子是每一个(key,value)对(以下简称kv对),key会通过一个hash算法转化成hash-key,便于查找、对比以及做到尽可能的散列。同时,memcached用的是一个二级散列,通过一张大hash表来维护。
Memcached有两个核心组件组成:服务器端(server)和客户端(client),在一个memcached的查询中,client先通过计算key的hash值来确定kv对所处在的server位置。当server确定后,客户端就会发送一个查询请求给对应的server,让它来查找确切的数据。因为这之间没有交互以及多播协议,所以memcached交互带给网络的影响是最小化的。雷达下载更详细。
举例说明:考虑以下这个场景,有三个client分别是c1,c2,c3,还有三个ms分别是s1,s2,s3:
设置kv对
c1想设置key=”com”,value=”iQiyi”
c1拿到server列表,并对key做hash转化,根据hash值确定kv对所存的server位置
s2被选中了
c1连接上s2,s2收到请求
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3年前

vim操作命令

进入vi的命令
vifilename:打开或新建文件,并将光标置于第一行首
vi+nfilename:打开文件,并将光标置于第n行首
vi+filename:打开文件,并将光标置于最后一行首
vi+/patternfilename:打开文件,并将光标置于第一个和pattern匹配的串处
vi-rfilename:在上次正用vi编辑时发生系统崩溃,恢复filename
vifilename....filename:打开多个文件,依次进行编辑
移动光标类命令
h:光标左移一个字符
l:光标右移一个字符
space:光标右移一个字符
Backspace:光标左移一个字符
k或Ctrl+p:光标上移一行
j或Ctrl+n:光标下移一行
Enter:光标下移一行
w或W:光标右移一个字至字首
b或B:光标左移一个字至字首
e或E:光标右移一个字至字尾
):光标移至句尾
(:光标移至句首
}:光标移至段落开头
{:光标移至段落
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3年前

tensorflow mac

重启电脑,按住Command+R(直到出现苹果标志)进入RecoveryMode(恢复模式)
左上角菜单里找到实用工具->终端
输入csrutildisable回车
重启Mac即可
如果想重新启动SIP机制重复上述步骤改用csrutilenable即可
7.最后运行sudopython2.7-mpipinstall/Users/tianf/Downloads/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl
8.安装成功
准备
安装tensorflow需要比较新的numpy,windows10自带的ubuntu源里的numpy太老,需要自行编译安装numpy。
安装numpy需要openblas或者mkl,所以首先安装openblas。
安装openblas
openblas是华人编写高性能计算库,能够极大的加速numpy。
下载ope
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3年前

mapreduce apriori

但是该方法在处理大型文件时效率极低,因为一台机器必须处理所有输出文件,从而完全丧失了MapReduce所提供的并行架构的优势。



  mapreduce其实不适合做机器学习,更适合进行大规模数据的处理
因为机器学习是计算密集型的任务,通常需要反复的迭代,而mapreduce中间数据存放在磁盘上,速度很慢。
机器学习算法建议使用mpi框架或者spark ml
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