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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介对于开发人员来说,编编辑器(或称之为IDE)是一个综合性工具,它融合了程序编写、调试、版本控制、性能分析、项目管理等多项功能在内的全套工具集。市场上已经有很多种流行的编辑器供开发者选择。比如:SublimeText、VSCode、Atom、Eclipse、Notepad++等等。虽然每个编辑器都各具特色,但是无论从功能还是性能上都有着它们独有的优势。这些优点主要
- 从理论到实践:零拷贝技术的全面解读
超越不平凡
Java基础Java零拷贝
目录一、I/O工作方式1.1DMA二、零拷贝2.1传统数据拷贝2.2Java应用数据处理2.3.零拷贝流程三、零拷贝案例四、总结一、I/O工作方式磁盘可以说是计算机系统中最慢的硬件之一,读写速度相差内存10倍以上,所以针对磁盘的优化技术非常多。下面以文件传输为切入线分析I/O的工作方式。在没有DMA技术前,I/O是这样工作的,如下图:用户发起read调用,CPU将对应的指令给磁盘控制器,然后返回;
- 形象理解线性代数的本质(三) 矩阵的升维和降维
_躬行_
线性代数机器学习基础矩阵线性代数
引子:降维打击科幻小说《三体》里一种很魔幻的攻击方法——降维打击,以其神奇的作用方式和巨大的威力刷新了我们的三观。而在矩阵乘法计算中,这种降维打击时刻存在着。本节讲解一下矩阵乘法中造成的升维和降维。一、矩阵的降维还用游戏的例子,有4个角色,每个人都有不同的能力,将其用矩阵表示出来现在我们要评估他们的两种能力:领兵打仗的能力和协同将领的能力只要将两个矩阵相乘,就能根据方法X对象的法则评估出他们这两种
- AI大模型推理加速:技术与实践详解
AI大模型学习者
人工智能
近年来,AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而,大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验,并结合具体案例进行分析。一、挑战与机遇1.1挑战庞大的参数量:大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,例如GPT-3拥有1750亿个参数。如此庞大的参数量导致模型文件体积巨大,加载和推理都需要消耗大量的内存和计算资源。复杂的计算图:大
- micropython入门指南电子版_MicroPython入门指南
EchiTie
Python是一种脚本语言,是一款非常容易使用的脚本语言,语法简介、使用简单、功能强大、容易扩展。有非常多的库可以使用。网络功能和计算功能也很强。方便的和其他语言配合使用。完全开源,受到原来越多的开发者青睐。不过由于受到硬件成本、运行性能、开发习惯等原因。没有在通用嵌入式方面得到太多应用。所以microPython应运而生。MicroPython可以在多种嵌入式硬件平台上运行,目前已经有STM32
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- linux课程总结
mightySheldor
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linux世界很大,我想去学学。从第一周到现在,每周的博客分享对我的帮助很大。不仅将自己学到的东西写下来加深了印象,同时也方便自己和别人日后查阅。虽然只是入门讲解,但是希望能对像笔者一样的菜鸟有帮助。一、每周bolg汇总下面是对每周blog的一个导航和概述。第一周:浅谈计算机是如何工作的通过这个简单的c程序,大致分析了计算机的工作情况,主要是栈的调用。冯诺依曼机指出程序与数据一样存贮,按程序编排的
- LibreTranslate的本地部署与应用服务开发
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最近在关注大模型预训练文章和应用服务开发,有时候需要借助翻译工具,使用起来都不太方便,就找了一下类似的常见语言的翻译方案,无意中看到一个开源翻译方案(即LibreTranslate),对于通用和计算机类内容的翻译效果还是不错的,因此就对开源翻译代码进行了本地部署和应用服务开发及测试。主要对源码的启动参数、api服务、认证服务和访问权限等内容进行了补充完善,并将依赖的翻译argos-translat
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论文:论信息系统的安全风险评估文章目录摘要正文总结摘要2023年3月,我参加了某石化公司的实验室信息管理系统项目的开发工作,该系统作为该石化公司产品质量信息管理平台,将实验室的自动化分析仪器与计算机网络进行联结,实现自动采集样品分析数据,对样品检验过程、实验室资源进行严格管理,实现从原料进厂、生产、中间控制直至成品出厂的全过程质量数据管理,以及全公司范围内质量数据的快速传递与共享。我作为项目负责人
- 亚马逊自养号测评,IP纯净度的重要性
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OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库OpenCV最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持OpenCV可用于开发实时的图
- 【AI论文】TPDiff:时序金字塔视频扩散模型
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摘要:视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战:巨大的计算需求。为了缓解这一挑战,我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余,在高熵阶段保持全帧率是不必要的。基于这一洞见,我们提出了TPDiff,一个统一的框架,用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段,我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率,仅在最后阶段采用全帧率,从而优化计算效率。为了训练多阶段扩散模型,我们引入了
- 从LayerNorm到RMSNorm:深度学习归一化技术的进化!qwen2.5的技术。
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RMSNorm(RootMeanSquareNormalization,均方根归一化)是一种用于深度学习的归一化技术,是LayerNorm(层归一化)的一种改进。它通过计算输入数据的均方根(RootMeanSquare,RMS)来进行归一化,避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm(层归一化)LayerNorm(层归一化)是一种用于深度学习的归一化技术,主要用于稳定训练过程、加
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1.计算机是根据指令操作数据的设备,具备功能性和可编程性两个基本特性2.程序设计语言的执行方式有编译执行和解释执行3.语言特点:与平台无关、粘性扩展、开源理念、支持中文、类库丰富4.IPO程序编写方法:input、process、output5.2.x与3.x的区别:(1)修改编码:3.x系列默认采用UTF-8编码;(2)去掉长整数类型:3.x系列不再区分整数和长整数类型,只有int类型,int类
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大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发,对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分,并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读,供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下:·大模型的定义·大模型相关概念区分·大模型的发展历程·大模型的特点·大模型的分类·大模型的泛化与微调1.大模型的定义大模型是指具有大规模参数和复杂计算结
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【从零开始学习计算机科学】数据库系统(十)XML、XPATH、XQuery与XML数据库XML基础知识元素属性Namespaces文档类型定义(DTD)文档类型定义(DTD)XML数据文档的树模型XML树模型的生成方式Xpath语言Xpath常用的标记XQuery语言XML基础知识XML是一种语言,更是一种适合灵活描述各种办半结构化的数据和结构的好工具。在一应用程序与另一应用程序需通信(交换数据)
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【从零开始学习计算机科学】数据库系统(十一)云数据库、NoSQL与NewSQL云数据库云服务器的服务云数据库和传统的分布式数据库的异同NoSQLNoSQL数据库的特点CAP定理NoSQL的特性NoSQL数据库的分类NoSQL的适用场景Nosql数据库实例-RedisRedis的优势MongoDBMongoDB的特点NewSQLNewSQL出现的背景NewSQL(新型分布式数据库)的概念NewSQL
- 【从零开始学习计算机科学】编程语言(一)常用编程语言的发展与介绍
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【从零开始学习计算机科学】编程语言(一)常用编程语言的发展与介绍编程语言可读性可写性可靠性代价影响编程语言的因素编程语言的分类编程语言设计中的权衡编程语言的实现方法编程环境编程语言的发展过程低级语言时代高级语言时代第一个高级语言—Fortran第一个结构化程序设计语言—ALGOL最简单的语言——BASIC编程语言里一个重要的里程碑——Pascal现代程序语言革命的起点——C语言面向对象时代Java
- 场景题:100G的文件里有很多id,用1G内存的机器排序,怎么做?
海量数据排序思路核心方案:外排序(分治+多路归并)MapReduce外排序是指数据量太大,无法全部加载到内存中,需要将数据分成多个小块进行排序,然后将排序后的小块合并成一个大的有序块1.分块排序(Map阶段)分块策略按1G内存容量限制,将100G文件拆分为200个500MB分块(保留内存用于排序计算和系统开销)内存排序每个分块加载至内存后:①使用快速排序(时间复杂度O(nlogn))②去重优化:若
- 极致出海友好,融云 IM 支持消息免打扰设置时区
im融云社交
归纳来看,业务全球化难题,其实是无数细微本地化挑战的叠加。时区差异就是应用出海的关键本地化挑战之一,需要在产品设计中充分考虑时间显示、通知推送、内容时效、用户互动、数据分析和团队协作等方面。在应用的社交模块,时区差异更是全球化产品必须考虑的核心要素。比如,若产品支持消息免打扰设置时段,就要针对不同时区进行相应的计算和实现。大多通信服务商提供的解决方案以UTC(世界标准时间)为准,需要业务根据目标市
- 大模型(DeepSeek等)是否会动摇AI工程师的工作?
点我头像干啥
Ai深度学习人工智能AI编程计算机视觉
引言近年来,人工智能(AI)领域取得了突飞猛进的发展,尤其是大模型(如GPT-3、BERT、DeepSeek等)的出现,极大地推动了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景,逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而,随着大模型的普及,一个备受关注的问题浮出水面:大模型是否会动摇AI工程师的工作?本文将从多个角度探讨这一问题,分析大模型对AI工程
- Spring Cloud Alibaba RocketMQ 消息队列
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Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介RocketMQ是一款开源、高性能、分布式消息中间件,它具备以下主要特征:支持海量消息堆积能力,支持发送10万+TPS,且不受单机容量限制;提供灵活的消息过滤机制,支持按照标签,SQL92标准的过滤语法进行消息过滤;丰富的消息订阅模型,包括广播消费,集群消费,事务消费等多种模式;内置丰富的管理控制台,通过WebUI来方便地对集群进行管理、监控及报警;高吞吐量,单
- Android电量与流量优化
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Android电量与流量优化一、电量优化基础1.1电量消耗原理Android设备的电量消耗主要来源于以下几个方面:屏幕显示:屏幕是耗电量最大的硬件之一,尤其是高亮度和高刷新率的屏幕。CPU处理:CPU执行计算任务时会消耗大量电量,尤其是高负载运算。网络通信:移动数据、Wi-Fi和蓝牙等网络通信会持续消耗电量。GPS定位:GPS定位是非常耗电的操作,尤其是高精度定位。传感器使用:加速度计、陀螺仪等传
- 【大模型学习】第十五章 Transformer技术 看这一篇就足够了
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目录一、引言二、Transformer起源背景1.从"健忘症"到"过目不忘"的进化之路三、一个简单的例子让你理解什么是Transformer四、技术要点与底层原理1.自注意力机制(Self-Attention)1.1什么是自注意力?1.1.1如何计算查询(Query)、键(Key)和值(Value):1.1.2缩放点积注意力(ScaledDot-ProductAttention)1.1.3两个生活
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RockLiu@805
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深度学习模块缝合教程:从理论到实践引言随着深度学习的不断发展,模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。如何有效地“缝合”不同模块,以实现更高效的计算和更强大的功能,是当前深度学习研究中的一个重要课题。在本文中,我们将从基础概念出发,详细探讨深度学习模块缝合的方法、技巧及其应用场景。无论是理论深厚的研究者还是实验导向的实践者,都可以从中获得启发。一、深度学习基础知识详解深度学习是人工智能领域的
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PTX(ParallelThreadeXecution)是英伟达CUDA架构中的一种中间表示形式(IR)语言。以下是关于它的介绍以及它与汇编语言层级关系的说明:PTX介绍•性质与作用:PTX是一种类似于汇编语言的指令集架构,但它更像是一种抽象的、面向并行计算的中间语言。它是CUDA编程模型中,主机代码与实际在GPU上执行的机器码之间的桥梁。开发者编写的CUDAC/C++等高级语言代码,在编译过程中
- 大模型开发教程:从零开始的入门指南!
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概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿,从基础概念至实战项目,全面覆盖Python与深度学习框架使用,指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型,深入探索图像分类、情感分析等复杂应用,为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
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动态规划算法:背包问题与最长公共子序列引言:动态规划的核心思想动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种解决复杂问题的算法思想,通过将问题分解为子问题,并保存子问题的解,避免重复计算,从而提高效率。本文将详细讲解动态规划在背包问题和最长公共子序列中的应用,并提供易于记忆的代码模板。一、背包问题1.1问题描述给定n个物品,每个物品有一个重量w[i]和一个价值v[i]。现在有一个容量
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知识蒸馏中的温度参数TTT(Temperature)的作用1.什么是温度参数TTT?在知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)过程中,教师模型的输出通常是一个概率分布(通过softmax计算得到)。温度参数TTT控制softmax的平滑程度,使得学生模型可以更好地学习教师模型的知识。在标准的softmax函数中,类别iii的概率计算如下:Pi=ezi∑jezjP_i=\frac
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计算机网络基本计算机网络基本概念是网络技术的基础,涵盖了计算机网络的定义、类型、发展历程及其各种重要概念。下面详细讲解这些内容:1.计算机网络的基本概念计算机网络(ComputerNetwork)指的是由多个计算机和其他硬件设备通过通信链路连接起来,通过交换信息资源和共享硬件、软件资源的系统。计算机网络的核心目标是实现计算机之间的数据传输、资源共享和远程访问。计算机网络的主要功能包括:数据通信:传
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
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- hive having count 不能去重
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hive去重having count计数
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hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
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public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
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删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
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电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
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javaproperties
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import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
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java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
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温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
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有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出