一、JTimer for JAVA简介1、项目介绍JTimer for JAVA是基于SpringBoot+layui秒级定时任务管理，取代crontab。其PHP版本 https ://gitee.com/itzhoujun/JTimer，基于thinkphp5+layui秒级定时任务管理，任务进程使用master-worker模型，无阻塞执行任务,预览图可以点击上方php版本连接，两个版本功能
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2023-06-15 11:27:16
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# Java典型工作任务实现教程
## 1. 整体流程
为了帮助小白理解“Java典型工作任务”的实现过程，下面是一个表格展示了整件事情的流程。
步骤 | 描述
---|---
1 | 需求分析
2 | 设计类结构
3 | 实现类
4 | 单元测试
5 | 集成测试
6 | 部署和发布
## 2. 详细步骤及代码实现
### 2.1 需求分析
在这个阶段，你需要与你的团队成员或客户沟通
原创
2023-09-05 17:44:31
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1.问答系统，它主要是针对那些有明确答案的用户问题，而且通常面向特定的领域，比如金融，医疗，这一类的机器人。它的技术实现方案分为基于检索和基于知识库两大类。2.第二个任务型对话系统，大家看论文的时候看的大多数的对话系统都是任务型的，它也是面向特定的领域，而且是非常明确的领域。它是以尽快地正确的完成明确的任务为目标的，而且对话的轮数越短越好，它的应用实例就是各种在线的私人助理比如助理来也。 
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2023-07-28 22:35:15
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# Java实现异步任务详细教程
## 整体流程
为了实现Java中的异步任务，我们可以使用线程池来执行任务。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个线程池 |
| 2 | 定义一个实现Callable接口的任务类 |
| 3 | 提交任务到线程池 |
| 4 | 获取任务执行结果 |
## 具体步骤和代码
### 步骤1：创建一个
大家好，继续理论学习日记。本次简要介绍一些基本概念，不涉及公式推导。1.P-R曲线首先介绍四个概念精度：分类正确的样本数/样本总数错误率：分类错误的样本数/样本总数查准率P：TP/(TP + FP) 判对的 正例样本数/判为正例的总样本数查全率R：TP/(TP + FN) 判对的正例样本数/真实为正例的总样本数P-R曲线就是以查准率为纵轴，查全率为横轴得到的可以反映模型分类性能的曲线。我们可以粗略
代价函数为什么要非负？其实并不一定，只要满足单调有下界即可，而非负主要是直观，我们可以以0为参考。偏差与误差偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程序, 即 刻画了学习算法本身的拟合能力 .方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化, 即 刻画了数据扰动所造成的影响 .简单理解：偏差是算法自身导致的，数据再加多少，多和现实世界同步，网络结构
List> list = new ArrayList>(disMap.entrySet()); Collections.sort(list, new Comparator>() { @Override public int compare(Entry o1, Entry o2) { return o2.getValue().compareTo(o1.getValue()); } });
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2013-06-22 20:04:00
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# Java 事务典型例子
## 事务流程表格
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例 |
|----------|----------------------|-----------------------------------|
| 1 | 开启事务 | `connect
一、登录Jenkins（地址见测试环境文档），点击新建任务二、按照提示输入一个任务名称，选择构建一个自由风格的软件项目，点击确定。 三、 定时构建日程表配置 其中有5个参数 第一个是代表分钟 H 表示随机 第二个是代表小时 9-15/4 9点到下午三点期间的每隔4个小时 第三个是代表天 * 任意一天 第四个是代表月份 1-11
# 典型后端Java架构
## 引言
随着互联网的快速发展，越来越多的企业和组织需要构建高性能、可扩展的后端系统来支撑业务的运行。在后端开发领域，Java语言因其丰富的生态系统和强大的性能表现成为了首选。本文将介绍典型的后端Java架构，包括系统架构图、核心组件和示例代码。
## 系统架构图
首先，让我们来看一下典型后端Java架构的系统架构图。
```mermaid
erDiagram
CDH5.14.2以及安装phoenix文档 一、 centos7下安装CDH所需软件包: cdh5.14.2下载：https://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/5.14.2/ 然后下载cm5.14.3软件包: cm5.14.3下载:https://archive.cloudera.com/cm5/redhat/7/x86_64/cm/5.14.3/RPMS/
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2023-10-25 15:05:25
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本文介绍SQL*Loader在实际使用过程中经常用到的典型例子。 1. 表中的列比数据文件的列要少怎么办？ 假设一个csv的文件如下： a1,a2,a3,a4b1,b2,b3,b4c1,c2,c3,c4d1,d2,d3,d4总共4列，先要求只要第2、3列数据，怎么办呢？这时候，FILLER（注意：不是FILTER）参数派上用场了，控制文件如下所示：load datainfile 'data.csv' "str '\r\n'"into table test.testappendfields terminated by ','(
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2013-10-15 18:24:00
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rsync for windows 详细使用教程内容简介：rsync在windows与windows服务器之间的同步设置 1.准备两台机器： server-----192.168.0.201 client-----192.168.0.202 2.下载windows版的rsync工具 文件: cwRsync_client_2.0.10_Installer.zip 大小: 2953KB 下载: h
目录原则和风格教程的目的本教程的优势内容设置简介简明：意思是简单而明了。 PySpark：就是用Python这门语言工具去驾驭Spark这个大数据计算引擎。原则和风格就是简单直接、不拖泥带水，符合开发者审美和工作需要。 所以，不会面面俱到。因为，借鉴二八原则，工作中只需掌握20%的知识点（pyspark），就能解决80%的问题（大数据计算和分析场景）。教程的目的打破只有Scala和Java才能开发
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2023-10-03 19:01:45
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介绍 使用SpringBoot创建定时任务非常简单，目前主要有以下三种创建方式： 一、基于注解(@Scheduled) 二、基于接
一、经验误差 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”，即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E = a / m；相应的，1 – a / m称为“精度”（accuracy），即“精度 = 1 - 错误率”。更一般地，我们把学习器的实际预测输出与样本的真是输出之间的差异称为“误差”，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差
1. 成本管理计算公式：1.1 三角分布可用来估算时间和成本 期望=（乐观+最可能+悲观）/3；1.2 贝塔分布、T PERT 三点估算可用来估算时间和成本 均值/期望值=（乐观+4*最可能+悲观）/6， 标准差=（悲观-乐观）/61.3 进度偏差SV=EV-PV； SV<0 进度落后； SV=0 符合进度； SV>0 进度提前；1.4 进度绩效指数SPI=EV/PV； SPI<
第五章讲了建模时的误差来源。模型的误差主要来自偏差（bias）和方差（variance）。其中偏差是预测值相对真实值的偏离程度，方差指预测值的离散程度，两者区别可以用如下图片具体说明： 我们一般通过选取样本点来拟合曲线，由于样本选择的随机性，得到的拟合曲线也有所不同，因此通常多选几组样本得到多
1. ISE Text Editor ISE 默认使用内置的ISE text editor编辑源文件，打开各种文本文件。默认的 text editor 只有基本的显示行号和显示outline（大纲）的功能，与其他的文本编辑器比起来，简直弱爆了... 既然ISE支持外部的文本编辑器，为什么不自己动手设置一个功能强大的编辑器呢？打开菜单栏的 Edit -> Preferences... 选项，
# Java导入定时任务数据教程
在Java开发中，定时任务是一种常见的需求。通过定时任务，我们可以在指定的时间间隔内执行一些特定的操作，比如数据的导入、导出、备份等。本文将介绍如何在Java中实现定时任务，并以导入数据为例进行演示。
## 1. 引入依赖
首先，我们需要在项目中引入相关的依赖。这里我们使用Spring框架的`spring-context-support`模块，它提供了对定时
