在计算机领域中，Windows服务是一种常见的系统服务，用于提供特定的功能或服务。然而，对于许多用户和开发者来说，管理这些服务可能是一项繁琐的任务。幸运的是，我们可以使用一些工具来简化这个过程。今天，我们将介绍NSSM（Non-Sucking Service Manager）封装Windows服务工具。NSSM是一个免费、开源的Windows服务封装工具，它可以帮助我们轻松地创建、配置和管理Windows服务。
jsp+Servlet图书管理系统第一版的第一次更新：免费源码下载，停更，自行下载即可，谢谢：http://download.csdn.net/detail/biexiansheng/9877270
现在在大力推行节约型社会，“浪费可耻，节俭光荣”。在软件系统中，有时候也会存在资源浪费的情况，例如，在计算机内存中存储了多个完全相同或者非常相似的对象，如果这些对象的数量太多将导致系统运行代价过高。那么，是否存在一种技术可以用于节约内存使用空间，实现对这些相同或者相似对象的共享访问呢？答案是肯定的，这种技术就是享元模式。
我们的团队所有工作人员均为软件开发人员,信誉保证,有着多年毕业设计经验,我们在多年的一线开发岗位上积累了丰富的经验，保证服务的水平与专业性,拥有多年工作经验，能为各位即将参与答辩的同学们提供专业的毕业设计的定制服务。
采用JavaSwing+多线程+操作系统进程调度算法GUI动画实现进程调用过程程序，系统采用多层C/S软件架构，采用javaSwing窗口开发技术实现进程调度动画界面，实现JAVA2D模拟实现先入先出（FIFO）,时间片轮转，优先级调度等操作系统进程调度算法整体逻辑过程。系统主要实现技术包括，java2D动画，java多线程控制，javaswing，操作系统核心调度算法实现等。
1、说明 NSSM是一个服务封装程序，它可以将普通exe程序封装成服务，使之像windows服务一样运行。同类型的工具还有微软自己的srvany，不过nssm更加简单易用，并且功能强大。它的特点如下：
服务配置参数的托管一直是开发和运维过程中比较重要的一环，对配置数据进行统一托管、安全存储、安全分发对于业务的安全稳定运行有极大的帮助。
当你需要在 shell 脚本中创建邮件时，就需要用到命令行发送邮件的知识。Linux 中有很多命令可以实现发送邮件。本教程中包含了最流行的 5 个命令行邮件客户端，你可以选择其中一个。这 5 个命令分别是：
执行命令 composer dump-autoload -o （-o 等同于 --optimize）
1.前端: 如html/css/js等前端语言构建web页面,也可以通过如vue等相关技术进行前端工程化来编写页面
通常情况下，如果undo表空间的处于自动扩展且未指定最大值的情形，对于使用小表空间模式的数据库，undo表空间可能会一再增长，直到达到32GB。或者是在指定了自动扩展及其最大值而月底或年末的批量数据计算导致undo表空间疯狂超范围增长后不再释放。对于这些情形我们需要手动收缩表空间以达到节省空间资源以及数据库管理开销，如rman备份等。本文列出了收缩undo表空间的基本步骤并给出示例。 有关表空间，undo表空间的文章可参考: Oracle 表空间与数据文件 Oracle 回滚(ROLLBACK)和撤销(UNDO) 检查及设置合理的undo表空间 1、undo表空间收缩的基本步骤 a、使用较小的尺寸创建一个新的undo表空间 SQL> create undo tablespace UNDO_RBS1 datafile 'undorbs1.dbf' size <new size>;
Windows系统大多数时候并不需要这样的工具，大多数都是有GUI的工具，如IIS，操作也更简单。但是有时候，就没办法了，比如node，python等一些脚本的部署，以及.net core在一些低版本服务器上，还需要额外的安装IIS模块才能部署dotnet core应用。
AWS系统管理器通过创建SSM文档在AWS资源上自动执行操作任务。以JSON或YAML创建的SSM文档包含AWS系统管理器将在云资产上执行的操作。默认情况下，SSM文档是私有的，但可以配置为与其他AWS账户共享或公开共享。AWS提供了共享SSM文档的最佳实践。
官方wiki(无中文汉化)：https://docs.namelessmc.com/en/home
现在越来越多的互联网公司还是将自己公司的项目进行服务化，这确实是今后项目开发的一个趋势，就这个点再凭借之前的SSM项目来让第一次接触的同学能快速上手。 浅谈分布式架构 分布式架构单看这个名字给人的感觉
Python爬虫-2018年-我破解天某查和启信宝企业数据爬虫--破解反爬技术那些事情
机器之心专栏 机器之心编辑部 近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的 Catalyst Group 团队发布了一款「投机式推理」引擎 SpecInfer，可以借助轻量化的小模型来帮助大模型，在完全不影响生成内容准确度的情况下，实现两到三倍的推理加速。 随着 ChatGPT 的出现，大规模语言模型（LLM）研究及其应用得到学术界和工业界的广泛关注。一方面，开源的 LLM 模型不断涌现，比如 OPT、BLOOM、LLaMA 等，这些预训练模型的推出极大地促进了 LLM 的相关研究，使得 LLM 可以被应用于解决
召回主要是将用户所有可能感兴趣的内容取出来，排序（粗排、精排）主要是预测用户对每条内容感兴趣的程度。召回为整个推荐系统的后续阶段提供数据，保证了效果的上确界。排序对召回提供的数据再更细致化的分析、预测和排序，保证最终用户看到的结果。可以说召回是服务于后续排序模型。
摘要：本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型。作为推荐领域中大火的双塔模型，因为效果不错并且对工业界十分友好，所以被各大厂广泛应用于推荐系统中。通过构建user和item两个独立的子网络，将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中。线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可。DSSM双塔模型是推荐领域不中不得不会的重要模型。
SQL Server 2008已经发布很多天了，今天来总结一下我们最常用的工具SSMS在SQL 2008中的一些改进：
以我的理解，系统调用，即从调用操作系统提供的3环API开始，到进0环，再到返回结果到3环的全过程。
JuiceFS的Badger引擎改造完成以后，需要在Windows下面进行后台运行。因为现有的JuiceFS中还没有在Windows下的后台运行实现，所以需要通过其他途径解决。
前言：在学习Java SSM框架前，我提前学习了反射、注解和MVC模式，因为它们频繁在SSM框架中被用到，建议大家先弄明白了这些基础知识，再学习SSM框架就很简单了。
首发于奇安信攻防社区：https://forum.butian.net/share/1318
在对话式AI系统中，语音交互是主要的输入输出方式。对语音输出而言，有两种主要的方法，一种是事先制作好音频，然后根据用户的请求，播放音频；另一种是通过语音合成中的TTS技术，将文本转化为语音。在很多情况下，制作的音频往往要比语音合成的用户体验要好，因为人的声音中有更多的“色彩”，语音语调中可以有更多的情绪。
Transformer体系结构已经成为大型语言模型(llm)成功的主要组成部分。为了进一步改进llm，人们正在研发可能优于Transformer体系结构的新体系结构。其中一种方法是Mamba（一种状态空间模型）。
SSM系统存储管理器系（简称ssm）是RHEL7/CentOS7 新增的功能，是一种统一的存储管理命令界面，由红帽公司开发，用于管理各种各样的存储设备。目前，有三种可供ssm使用的卷管理后端：LVM、brtfs和crypt
随着互联网覆盖范围的扩大，越来越多的用户习惯于在网上消费各种形式的内容，推荐系统应运而生。推荐系统在我们的日常生活中无处不在，它们非常有用，既可以节省时间，又可以帮助我们发现与我们的兴趣相关的东西。目前，推荐系统是消费领域最常见的机器学习算法之一[1]。以网络新闻为例，由于每天都有大量的新闻文章发布在网上，在线新闻服务的用户面临着严重的信息过载。不同的用户通常喜欢不同的新闻信息。因此，个性化新闻推荐技术被广泛应用于用户的个性化新闻展示和服务中。关于新闻的推荐算法 / 模型研究已经引起了学术界和产业界的广泛关注。
中学的时候参加朗诵比赛，老师教我在文字上“做记号”，把所有的停顿、重音、轻音、语速节奏等全都在文字上标记出来，这样再读就非常简单了。
Windows所提供给R3环的API，实质就是对操作系统接口的封装，其实现部分都是在R0实现的。很多恶意程序会利用钩子来钩取这些API，从而达到截取内容，修改数据的意图。现在我们使用ollydbg对ReadProcessMemory进行跟踪分析，查看其在R3的实现。
一、RAID 独立冗余磁盘阵列 条带化技术，分散存储在多个盘上 (做切割数据的，存在盘上的对应位置，在外观看来就是条带状的) raid的一种 raid级别，仅仅代表raid的组成方式是不一样的，没有上下级之分 raid级别：速度、可用性 利用校验码的形式来保证数据的可靠性（比较麻烦）浪费比例1/n raid类型： 1、raid0 （条带） 性能提升：读写 冗余能力：不具备 空间利用率：n 至少两块盘 2、raid1 （镜像） 性能提升：写性能下降，读性能提高 冗余能力：具备 空间利用率：1/2 正好两个
相信每个人都有后悔的时候，但是人生并无后悔药，有些错误一旦发生就无法再挽回，有些事一旦错过就不会再重来，有些话一旦说出口也就不可能再收回，这就是人生。为了不让自己后悔，我们总是需要三思而后行。这里我们要学习一种可以在软件中实现后悔机制的设计模式—备忘录模式，它是软件中的“后悔药”。
Maven分模块开发是指将一个大型工程拆分成多个模块，并使用Maven进行管理。每个模块可以独立编译、测试、打包、发布，也可以作为其他模块的依赖项，实现模块化开发，提高工程的复用性和可维护性。
一直以来对php的即时通讯都很好奇，其实是不知道应该怎么来实现，后来了解到了swoole和workerman这两个神器，他们都可以实现即时通信的功能，其中swoole是C语言编写的php扩展，其配置起来比较麻烦，但是性能还是很强悍的这些可以自己去官网上面搜，还有一个就是workerman框架啦！它确实是使用php写出来的框架而且使用的就是php socket中的东西。如果是将项目项目布置到linux服务器的话我觉的两者都可以，但是如果你是使用的windows服务器的话那就面临着一个困难———swoole不支持windows环境，当然如果非要布置的话使用docker应该也可以，但是总觉的有些不伦不类的感觉（不是说docker不伦不类，docker确实强悍），那么我们怎么办呢？？这个时候就凸显出workerman的优势啦！它可以在windows系统运行下载这个聊天室项目
nssm是一款强大的小型工具，它允许用户将任何可执行文件（包括批处理脚本、exe程序或dll动态链接库）注册为Windows系统服务，并对其进行便捷的管理和控制。本文将介绍如何安装和使用nssm来创建及管理自定义服务。
享元模式，以共享的方式高效地支持大量的细粒度对象。通过复用内存中已存在的对象，降低系统创建对象实例的性能消耗。享元的英文是Flyweight，表示特别小的对象，即细粒度对象。
对象内存结构 在 HotSpot 虚拟机中，对象在内存中存储的布局可以分为3块区域： ① 对象头（Header） ② 实例数据（Instance Data） ③ 对齐填充 （Padding） 对象头（Header） HotSpot 虚拟机的对象头包括两部分信息：Mark Word 和 类型指针；如果是数组对象的话，还有第三部分（option）信息：数组长度 Mark Word 这部分数据的长度在32位和64位的虚拟机（未开启压缩指针）中分别为32bit 和64bit。Mark Word用于存储对象
RHEL7如何对磁盘进行分区和格式化以及如何配置LVM，与以前版本的RHEL区别不大，可以通过disk工具（在图形桌面中运行）或命令工具（如：fdisk、gdisk、parted）管理硬盘设备。fdisk可以配置MBR格式； gdisk配置gpt格式， parted可以自己选择。 传统的硬盘分区都是MBR格式，MBR分区位于0扇区，他一共512字节，前446字节是grub引导程序，这个会在后面学习；中间64字节是分区表，每个分区需要16个字节表示，因此主分区和扩展分区一共只能有4个分区，超过4个的分区只能从扩展分区上再设置逻辑分区来表示。每个分区的大小无法超过2T。 MBR的最后2个字节是结束符号 GPT格式，打破了MBR的限制，可以设置多达128个分区，分区的大小根据操作系统的不同有所变化，但是都突破了2T空间的限制。支持高达 18EB (1EB=1024PB，1PB=1024TB) 的卷大小，允许将主磁盘分区表和备份磁盘分区表用于冗余，还支持唯一的磁盘和分区 ID (GUID)。 与 MBR 分区的磁盘不同，GPT的分区信息是在分区中，而不象MBR一样在主引导扇区。为保护GPT不受MBR类磁盘管理软件的危害，GPT在主引导扇区建立了一个保护分区 (Protective MBR)的MBR分区表，这种分区的类型标识为0xEE，这个保护分区的大小在Windows下为128MB，Mac OS X下为200MB，在Window磁盘管理器里名为GPT保护分区，可让MBR类磁盘管理软件把GPT看成一个未知格式的分区，而不是错误地当成一个未分区的磁盘 在MBR硬盘中，分区信息直接存储于主引导记录(MBR)中（主引导记录中还存储着系统的引导程序）。但在GPT硬盘中，分区表的位置信息储存在GPT头中。但出于兼容性考虑，硬盘的第一个扇区仍然用作MBR，之后才是GPT头。
这个错误大多是因为没有按照要求导入相应的链接库，以至于无法调用相应的类库。在vs或者codeblocks环境下可以通过选项设置之类的东西添加相应的链接库。但是在Qt Creator默认是没有这种东西的，而是提供了另一种途径，即每个项目必然会有的.pro文件，类似于：
不知道大家有没有和小编一样，很多时候想将自己的一些应用转为服务运行，比如一些控制台应用或者.NET Core应用，但是又不想重新编码，把他们转为服务，本文将给大家提供些我使用过的方法，并提供一个基于.NET8 AOT编译的辅助项目的封装工具构建方法，快来看看https://gitee.com/VCodeWork/simple-framework
在几周前，某个测试环境在尝试impdp导入dump的时候报了错误，有个DBA立马做了kill session的操作，但是持续了5个小时，session状态还是KILLED,于是他们就在等待session被pmon回收。结果又等了几个小时，还是KILLED状态。 最后两拨DBA在交接的时候把这个问题就说明了一下，另外一个DBA继续尝试impdp就报了下面的错误。 Connected to: Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 -
上手SSM后，一直想做一款后台管理系统，根据所学知识进行一个全面整合。于是也就利用空闲时间写了一套后台权限系统：EasyBMS。这是一套简单易上手的后台权限管理系统，使用Spring、SpringMVC、Mybatis、Shiro、Layui构建。它可以应用到各种Web应用中，比如网站管理后台、CMS、商城、CRM等。另外，对于上手了SSM想进一步进行权限系统构建学习的童鞋，我相信EasyBMS-SSM会是不错的选择，学后个人加以改造升级作为私活开发脚手架也不错~~
MULTI-VIEW-DNN联合了多个域做的丰富特征，使用multi-view DNN模型构建推荐，包括app、新闻、电影和TV，相比于最好的算法，老用户提升49%，新用户提升110%。并且可以轻松的涵盖大量用户，解决冷启动问题。
1、type表数据 📷 2、前端页面 现在的想法是点击商品类型下拉框，动态加载所有商品类型 📷 利用select标签的id属性 📷 3、jQuery代码部分 这句放在自执行函数里面 loadProductType("/ssm_test/type/getProductType","type"); 那个swal是我用的弹出框插件，你换成alert()函数即可 //加载商品类别下拉框 function loadProductType(url,idStr){ $
系统进不去，转圈，其他F8分支都进不去系统，安全模式可以进系统，执行sfc /scannow 检测到有损坏的文件但是无法自动修复
在Vmware Infrastruacture 3中，vCenter Server起到非常重要的角色。在VMware给出的一些解决方案中，常见的是针对Esx主机高用性的VMware HA等的解决方案，但好像并没有提到如何备份和恢复vCenter Server配置的解决方案。
近年来，深度学习在语音识别、计算机视觉及自然语言处理等领域都取得了很大的突破，成为学术界和工业界关注的热点。与传统机器学习方法相比，深度学习在特征抽取及特征组合方面具有明显的优势，可以学习到多层次的抽象特征表示，为复杂的非线性系统提供优秀的建模能力。美团点评，作为生活服务平台，有数亿的用户及丰富的用户行为，在线上与线下相结合的场景下，用户的个性化需求越来越多，推荐系统变得尤为重要。在这种背景下，将深度学习算法应用到推荐业务中，改进并优化目前的推荐算法，使得推荐效果更为智能化，用户体验更好变得非常重要。本文将结合具体的业务场景，介绍深度学习在美团点评推荐上的实践经验及一些思考。
SQL(Structured Query Language) ，结构化查询语言，是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言，简单易学还好用。
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