- Prompt优化 COT/COD
陌陌623
prompt人工智能
文章目录基本的方法论框架COT/CODCOT/COD对比其他优化点1.示例引导与少样本学习2.角色设定与背景引导3.任务分解与步骤引导基本的方法论框架基础要素:指令、背景信息、补充数据(要求)、输出格式、(其他限制条件)有时背景信息较长,限制信息可能会失效,可以最后再写一个限制信息。例如:大模型用来画思维导图指令:帮我写一个模型训练的思维导图。背景信息:千帆ModelBuilder训练流程为框架。
- seq2seq推理模块设计
何仙鸟
PyTorch深度学习人工智能
代码:#loadcheckpoints,如何上线model=Sequence2Sequence(len(src_word2idx),len(trg_word2idx))model.load_state_dict(torch.load(f"./best.ckpt",weights_only=True,map_location="cpu"))classTranslator:def__init__(se
- Django REST Framework 中 ModelViewSet 的接口方法及参数详解,继承的方法和核心类方法,常用查询方法接口
coderZT
djangopython后端
第一部分(ModelViewSet)一、ModelViewSet的继承结构ModelViewSet继承自以下类:ModelViewSet=(CreateModelMixin+#创建RetrieveModelMixin+#检索单个UpdateModelMixin+#更新DestroyModelMixin+#删除ListModelMixin+#列表GenericViewSet#基础视图集)二、默认接口
- TouchGFX之MVP
Stone_lu。
STM32arm开发
TouchGFX用户接口遵循Model-View-Presenter(MVP)架构模式,它是Model-View-Controller(MVC)模式的派生模式。两者都广泛用于构建用户接口应用。MVP模式的主要优势是:关注点分离:将代码分成不同的部分提供,每部分有自己的任务。这使得代码更简单、可重复使用性更高且更易于维护。单元测试:由于UI的逻辑(Presenter)独立于视图(View),因此,单
- 深度学习基础-onnxruntime推理模型
yuweififi
深度学习人工智能
以下是一个完整的示例,展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理:importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=
- 基于线性回归和多项式回归的完整代码
yzx991013
回归线性回归算法
1.导入必要库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.metricsi
- LLM填坑:训练自己的分词器-Tokenizer 2
微风❤水墨
LLM&AIGC&VLPLLMtokenizer
本文记录另外一个例子,例子中涉及如何手动配置config,实现与Huaggingface兼容。merges.txtmerges文件存放的是训练tokenizer阶段所得到的合并词表结果,就是tokenizer.json中,model.merges下的内容。tokenizer_config.json分词器的配置信息,定义了分词器的版本、额外添加的标记(tokens)、结构/代码和模型参数等信息,比如
- Angular 指令的用法
guizi0809
angularangular
一、定义为Angular应用程序模板中的标签添加额外行为的类。二、分类内置指令属性型指令:NgClass、NgStyle、NgModel结构型指令:NgIf、NgFor、NgSwitch自定义指令自定义属性型指令创建及使用1.在directives文件目录创建highlight指令nggddirectives/highlight创建的highlight.directive.ts文件如下import
- RAG(检索增强生成)系统实践与调优
python_知世
android金融自然语言处理大模型技术人工智能RAG大模型
在人工智能领域,检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技术,它通过从外部数据源中检索相关信息,来辅助大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)生成更为准确、上下文相关的答案。1什么是RAG检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技
- 谈谈Android项目框架的前世今生
积木zz
Android笔记javaandroid项目架构kotlin
嗨,大家好,今天出了大太阳,真是美好的开始。这篇文章和大家说说Android届流行的三大框架,了解下架构的前世今生,以及我对于这些框架的一些认识和看法。三大框架区别MVC架构介绍Model:数据模型,比如我们从数据库或者网络获取数据View:视图,也就是我们的xml布局文件Controller:控制器,也就是我们的Activity模型联系View-->Controller,也就是反应View的一些
- Android官方架构组件ViewModel_从前世今生到追本溯源
2401_84519718
程序员android架构
对于开发者来讲,在开发过程中可以大幅减少UI层和Model层相互调用的代码,转而将更多的重心投入到业务代码的编写。ViewModel的概念就是这样被提出来的,我对它的形容类似一个状态存储器,它存储着UI中各种各样的状态,以登录界面为例,我们很容易想到最简单的两种状态:classLoginViewModel{valusername:String//用户名输入框中的内容valpassword:Stri
- WDF驱动中KMDF与UMDF区别
生活需要深度
WindowswindowsWDFUWDFKWDF
早期的Windows95/98的设备驱动是VxD(VirtualDeviceDriver),其中x表示某一类设备。从Windows2000开始,开发驱动程序必以WDM(WindowsDriverModel)为基础的,但是,如果使用DDK来开发WDM,其开发难度之大,根本不能奢望像用户模式应用程序开发那样容易,因此,一般用户都是使用WinDriver、DriverStudio之类的第三方工具。为改善
- FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING 阅读笔记
冰冰冰泠泠泠
笔记机器学习算法
论文提出了一种新的生成模型。论文的目的是给定一个目标分布,有目标分布的一定量的样本,但是不知道目标分布的概率密度函数,学习一个模型能生成服从目标分布的新样本。FlowMatching(FM)是一种训练连续标准化流ContinuousNormalizingFlow(CNF)的方法。FM是一种通用的方法。FM可以用于训练扩散路径,用FM训练扩散路径更稳定。FM也可以用于训练其他路径,一个例子是训练最优
- 论文阅读笔记——π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能机器人语言模型
π0论文π0π_0π0是基于预训练的VLM模型增加了actionexpert,并结合了flowmatching方法训练的自回归模型,能够直接输出模型的actionchunk(50)。π0采用FlowMatching技术来建模连续动作的分布,这一创新使模型能够精确控制高频率的灵巧操作任务,同时具备处理多模态数据的能力。架构受到Transfusion的启发:通过单一Transformer处理多目标任务
- 【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(2021)
Bosenya12
论文阅读
摘要State-of-the-art(最先进的)computervisionsystems(计算机视觉系统)aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories(被训练来预测一组固定的预定对象类别).Thisrestrictedformofsupervision(受限制的监督形式)limitstheirgenerality(通用性)
- Stable Diffusion 模型的概念、类型、下载、安装、使用
水滴技术
AI绘画从入门到精通stablediffusionAI作画AIGCpython
本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏,专栏总目录:点这里。大家好,我是水滴~~我们在《StableDiffusionWebUI界面介绍》时,第一个就讲到了StableDiffusion模型,那么这个模型是什么?该从哪儿下载?下载后放到哪儿?该怎么使用呢?本篇文章将围绕着这几个问题来逐一讲述。文章目录一、什么是模型二、大模型的类型2.1基础模型(BaseModel)2.2文件类型三、大模型在哪儿下
- ASP.NET MVC结合EF入门开发
Morii69
C#linq数据库c#mvc
目录简述ASP.NETMVC先了解一下ASP.NETMVC和EF的基本概念。创建一个ASP.NEtMVC项目。安装完成后,我们需要创建数据库上下文类。接下来,我们需要创建模型类。接下来我们需要创建控制器类。最后我们需要创建视图文件。总结简述ASP.NETMVCASP.NETMVC(Model-View-Controller)是一种用于构建Web应用程序的开发模式,而EntityFramework(
- 基于hf的trl框架的deepseek-r1-zero实现与训练
喂喂喂喂位
deepseekpythonAIGC
导入模块和promt格式"""Reference:"""importreimporttorchfromdatasetsimportload_dataset,DatasetfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMfromtrlimportGRPOConfig,GRPOTrainer#LoadandprepdatasetSYSTE
- ANOVA:在Python中构建和理解ANOVA(方差分析)
python收藏家
python数据科学python
ANOVA(方差分析)是一种统计技术,用于确定三个或更多独立(不相关)组的平均值之间是否存在任何统计学显著差异。它有助于检验关于组间均值差异的假设,在比较多个组时特别有用。在Python中,可以使用scipy.stats模块中的f_oneway函数来执行单因素方差分析(one-wayANOVA),或者使用statsmodels库中的ANOVA类来进行更复杂的方差分析。重要概念总体均值(Popula
- 在Vue中如何高效管理组件状态?
几何心凉
前端小常识vue.js前端javascript
在Vue中如何高效管理组件状态?文章目录在Vue中如何高效管理组件状态?1.引言2.局部状态管理2.1组件内部的data2.2计算属性与Watcher3.父子组件状态传递3.1通过Props与$emit3.2双向绑定(v-model)4.全局状态管理4.1使用Vuex4.2使用Pinia5.组合式API中的响应式状态管理6.最佳实践7.总结1.引言在现代前端开发中,随着应用复杂度的不断提升,组件状
- 在本地部署DeepSeek等大模型时,需警惕的潜在安全风险
安 当 加 密
安全模型多因素认证访问控制加密技术数据安全
在本地部署DeepSeek等大模型时,尽管数据存储在本地环境(而非云端),但仍需警惕以下潜在安全风险:1.模型与数据存储风险未加密的存储介质:若训练数据、模型权重或日志以明文形式存储,可能被物理窃取(如硬盘丢失)或恶意软件扫描泄露。残留数据泄露:训练后的临时文件、缓存或内存未及时清理,可能被恢复并提取敏感信息。2.模型逆向工程风险模型反演攻击(ModelInversion):攻击者通过反复查询模型
- 【安当产品应用案例100集】040-TDE保护私有模型文件
安 当 加 密
模型加密技术数据安全加密系统透明加密密钥管理数据加密
1.引言随着大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)在各行各业的广泛应用,其安全性和隐私保护变得尤为重要。为了防止敏感数据泄露或未经授权的访问,透明数据加密(TDE,TransparentDataEncryption)技术被引入到大语言模型的文件管理中。本案例将详细介绍如何使用TDE技术对大语言模型的文件进行加密,并探讨其优势和实现步骤。2.背景与需求2.1大语言模型的特点庞大的
- 51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving,自动驾驶通用预测模型
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1自动驾驶人工智能机器学习stablediffusionAIGC计算机视觉
24年3月,上海AILab联合香港科技大学、香港大学等发布GeneralizedPredictiveModelforAutonomousDriving。作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD,在实现过程中,进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。OpenDV-2K数据集具有开放领域的多样性:地理位置,地形,天气条件,安全关键场景,传感器设置,交通要素等。从
- 【Agent】owl 案例-分析宁德时代的投资价值
非晓为骁
AIagentaimanusowlcamel-ai
owl案例-分析宁德时代的投资价值用deepseek-R3,不过里面数据应该就到23年,所有有滞后性,看个用例就好了。owl复现过程见:分析过程2025-03-1108:31:28,689-camel-INFO-Camellibrarylogginghasbeenconfigured.2025-03-1108:31:43,283-camel.camel.models.deepseek_model-
- 大模型问答机器人如何实现自然交互
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型问答机器人如何实现自然交互关键词:大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。特别是深度学习模型在自然语言理解和生成方面的卓越表现,使得基于深度学习的大模型问答机器人(LargeLanguageModel-basedChatbots
- 【模型调优的深入分析与Python实践】
蝉叫醒了夏天
机器学习python开发语言模型调优
模型调优的深入分析与Python实践一、模型调优的定义与目标模型调优(ModelTuning)是通过系统化调整机器学习模型的超参数和结构参数,使模型在特定数据集上达到最佳性能的过程。其核心目标是在以下两者间找到平衡:泛化能力∝1过拟合风险\text{泛化能力}\propto\frac{1}{\text{过拟合风险}}泛化能力∝过拟合风险1二、调优注意事项1.数据层面确保训练集/验证集/测试集的独立
- 运行PaddleOCR时遇到的一些问题汇总
江木27
PaddleOCRpythonocr计算机视觉图像处理paddle
官方文档提供了PaddleOCR的各类用例说明,但是使用中仍然会有一些问题,这里做一些总结和整理跑通train.py代码pythontools/train.py-cconfigs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml-oGlobal.pretrained_model=ckpt/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accurac
- Ollama设置拉取模型本地保存路径和监听端口
奔跑中的小象
aiollama
在service配置文件中添加环境变量Environment具体操作如下:1.创建保存模型目录文件夹sudomkdir/home/xyh/data/ollama/modelssudochmod777/home/xyh/data/ollama/models2.修改service配置并添加环境变量Environmentsudovi/etc/systemd/system/ollama.service#将
- DOM与CSS:网页设计的核心力量
lsx202406
开发语言
DOM与CSS:网页设计的核心力量引言在网页设计中,DOM(文档对象模型)与CSS(层叠样式表)是两个不可或缺的组成部分。它们共同构成了现代网页的骨架与外衣。本文将深入探讨DOM与CSS的关系、作用以及如何有效地运用它们来提升网页设计质量。DOM:网页内容的结构化表示什么是DOM?DOM(DocumentObjectModel)是一种跨平台和语言独立的接口,它允许程序和脚本动态地访问和更新文档的内
- 深入解析模型蒸馏(Knowledge Distillation):原理、方法与优化策略
赵大仁
AI大语言模型人工智能人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理
深入解析模型蒸馏(KnowledgeDistillation):原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长,训练和部署大模型的计算成本也越来越高。模型蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)是一种广泛使用的模型压缩与优化技术,通过让一个小模型(StudentModel)学习大模型(TeacherModel)的知识,使其能够在保持高准确度的同时降低计算复杂度,从而提升
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
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- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key