- AIGC工具与软件开发流程的深度集成方案
Irene-HQ
软件开发测试AIGC测试工具githubAIGC程序人生面试
一、代码开发环节集成路径环境配置标准化安装AIGC工具包并配置环境变量(如设置AIGC_TOOL_PATH),确保团队开发环境一致。在IDE插件市场安装Copilot等工具,实现编码时实时建议调用。人机协作新模式需求解析:上传PRD文档,AI自动提取业务规则生成类结构(如支付模块的PaymentService雏形)。代码补全:输入注释//JWT验证中间件,生成OAuth2.0
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的有个假设:就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说,这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
- 【Freertos实战】零基础制作基于stm32的物联网温湿度检测(教程非常简易)持续更新中.........
熬夜的猪仔
stm32物联网嵌入式硬件
本次记录采用Freertos的第二个DIY作品,基于Onenet的物联网温湿度检测系统,此次代码依然是全部开源。通过网盘分享的文件:物联网温湿度检测.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1uj9UURVtGE6ZB6OsL2W8lw?pwd=qm2e提取码:qm2e大家也可以看看我上个的开源项目【Freertos实战】零基础制作基于stm32智能小车(教程非常简易)实物演示
- Ollama平台里最流行的embedding模型: nomic-embed-text 模型介绍和实践
skywalk8163
人工智能embedding人工智能服务器
nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色,特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入,这些嵌入在语义上非常接近,从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型,是因为在Ollama网站查找这个模型,发现
- Matlab裁剪降水数据:1km掩膜制作实战
咋(za)说
matlab降水数据处理裁剪掩膜制作降水数据裁剪China_Pre
1km降水数据处理-制作数据裁剪掩膜1.数据概述2掩膜文件制作示例2.1数据准备2.2matlab掩膜制作示例代码3结语 中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)是高精度、长时间序列的气候数据产品,广泛应用于水文、生态、农业等领域的研究。本篇基于应用需要,以该数据集为输入,结合研究区shp边界文件,制作用于数据提取/裁剪的掩膜文件。下面为具体内容。1.数据概述 中国1km分辨率逐
- Jmeter跨线程组传递参数(token)
1.跨线程组的意义Jmeter中线程组是互不干扰的状态,为了方便管理,可以将单独的接口放到不同的线程组中。如:在登录接口下,添加Beanshell后置处理器使用函数${__setProperty(key,value,true)}将提取出来的token设置为全局变量,再使用${__P(key)}将${__setProperty(key,value,true)}的值拿出来再赋值,后续在其他线程组里面需
- Python提取PDF中的文字和图片
西门一刀
python学习python
一,使用Python提取PDF中的文字#只能处理包含文本的PDF文件#coding=utf-8importsysimportimportlibimportlib.reload(sys)frompdfminer.pdfparserimportPDFParser,PDFDocumentfrompdfminer.pdfinterpimportPDFResourceManager,PDFPageInter
- python提取pdf文字,python 提取pdf文字
安装pdfminer库windows下安装pdfminer3kpipinstallpdfminer3kLiunx下安装pdfminerpipinstallpdfminer代码frompdfminer.pdfparserimportPDFParser,PDFDocumentfrompdfminer.converterimportPDFPageAggregatorfrompdfminer.layout
- Python爬虫:从图片或扫描文档中提取文字数据的完整指南
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言数据挖掘c++
1.引言随着大数据技术的不断进步,图像数据逐渐成为了许多行业中重要的数据源之一。图像中不仅包含了丰富的视觉信息,还可能蕴含着大量的文字数据。对于科研、企业、政府等多个领域而言,如何从图片或扫描文档中提取出有价值的文字信息是一个亟待解决的问题。在这一过程中,OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术成为了解决这一问题的重要工具。在本文中,我们将探讨如何使用Py
- YOLOv11 技术详解:架构优化与性能提升
代码老y
YOLO架构目标跟踪
YOLOv11是目标检测领域中一个备受瞩目的新版本,它在保持实时性的同时,显著提升了检测的准确性和效率。本文将深入探讨YOLOv11的架构改进、性能优化以及它在不同应用场景中的表现。一、架构改进(一)C3K2块YOLOv11引入了C3K2块,这是对之前版本中CSP(CrossStagePartial)块的增强。C3K2块使用不同的核大小(例如3x3或5x5)和通道分离策略来优化更复杂特征的提取。这
- CNN 猫狗识别:从理论到实战的深度解析
爱熬夜的小古
cnn深度学习人工智能
在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)凭借其强大的特征提取和模式识别能力,成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题,不仅能帮助我们理解CNN的工作原理,还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用,从理论基础到实战代码,带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述(一)CNN的核心组件卷积层:是CNN的
- 多模态模型在RagFlow中的应用
程序猿李巡天
milvuslangchain人工智能大数据java
在RagFlow的最新版本中(0.19.0)中,为了提升对文档中各类图片的解析效果,也尝试引入了多模态模型(image2text)对图片内容进行增强解析。我们来详细分析一下相关的过程。首先需要在当前租户下配置一个image2text的模型(这里有个坑,后面会讲到),在RagFlow的文档解析过程中主要有三个场景使用到这个image2text模型,我们一一来看下:PDF文档内容提取如果配置了imag
- 多模态模型在RagFlow中的创新应用与实战案例
AGI大模型老王
人工智能DeepSeek产品经理学习AI大模型大模型教学
在RagFlow的最新版本中(0.19.0)中,为了提升对文档中各类图片的解析效果,也尝试引入了多模态模型(image2text)对图片内容进行增强解析。我们来详细分析一下相关的过程。首先需要在当前租户下配置一个image2text的模型(这里有个坑,后面会讲到),在RagFlow的文档解析过程中主要有三个场景使用到这个image2text模型,我们一一来看下:PDF文档内容提取如果配置了imag
- 【DVWA系列】——SQL注入(时间盲注)详细教程
一只枷锁
网络安全靶场练习sql数据库oracleweb安全网络安全
本文仅用于技术研究,禁止用于非法用途。Author:枷锁文章目录一、时间盲注核心原理二、手工注入步骤(附Payload)1.判断注入类型(字符型/数字型)2.猜解数据库名长度3.逐字符猜解数据库名4.猜解表名5.提取关键数据(以admin密码为例)三、自动化工具(sqlmap)1.基础命令2.常用操作四、防御措施分析(Low级别漏洞根源)总结:攻击链与技巧本文环境SecurityLevel:low
- AI 提示词工程(Prompt Engineering)之提示词应用场景(信息提取)
引言:合规时代的信息提取技术在数字化浪潮中,互联网企业每天处理着海量数据——电商平台的用户评论、金融机构的交易文档、企业的合同条款……这些数据如同深埋的金矿,而信息提取技术就是挖掘价值的工具。但随着《网络数据安全管理条例》等法规的实施,信息提取已不再是简单的技术问题,而是合规与效率的平衡艺术。2025年,提示词工程已发展出专为合规场景设计的技术体系,能够精准提取有价值信息的同时,自动规避敏感内容、
- 工具分享--IP与域名提取工具
江湖伤心人
html
最近在干活的时候发现一个小工具,用于提取防火墙、态感等设备日志中的恶意域名和IP地址,并且带有自动去重、一键去重等功能,极大程度上提高了工作效率,豪用!这是原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/irM4e7fcc-iiPRwfJ5lw_w下面是我改良之后的版本,新增了两个功能点1、处理模式分为两个:唯一IP模式:完全移除重复IP,仅保留出现一次的IP,这个可以用来对照防火
- loam的scanRegistration.cpp文件学习
上一篇博客解析了imuhandler和AccumulateIMUShift()函数,知道了imu预积分。本篇文章就一块看看,点云生成以及点云特征是如何提取的。一、首先看订阅点云函数voidlaserCloudHandler(constsensor_msgs::PointCloud2ConstPtr&laserCloudMsg)。先看代码了//接收点云数据,velodyne雷达坐标系安装为x轴向前,
- 【养老机器人】核心技术
杭州队长(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎)
人工智能
1.毫米波雷达如何检测心跳和呼吸?毫米波雷达(通常工作在60GHz或77GHz频段)可以探测到人体胸腔的微米级位移,而心跳和呼吸会引起胸腔的周期性运动:呼吸:幅度较大(约5-10毫米),频率较低(0.1-0.5Hz)。心跳:幅度极小(约0.1-0.5毫米),频率较高(0.8-2.5Hz)。通过分析雷达回波的相位变化,可以提取这些微动信号:调频连续波(FMCW)雷达:发射连续调频信号,接收反射信号后
- 基于模板设计模式开发优惠券推送功能以及对过期优惠卷进行定时清理
Hellyc
设计模式java数据库rocketmq
1.模板设计模式:模板设计模式是一种常见的设计模式,主要作用是对具体操作的共有代码块进行提取,提升代码复用性。那么说道代码复用性,首先想到的是抽象类而不是接口。因为抽象类的本质就是为了代码复用,抽象类既可以包含抽象方法也可以包含具体方法。在模板设计模式中,我们将需要将原本共有的具体操作抽离并封装在抽象类的具体方法中。让抽象类的具体操作来实现需要被复用的逻辑。而其余的抽象方法是不同业务的个性,各个业
- 重型机械识别漏检率高?陌讯算法实测降 35%
在重型机械作业场景中,传统视觉识别系统常面临三大痛点:大型设备遮挡严重导致漏检率超20%、金属表面反光使特征提取失效、多机型混合作业时模型泛化能力不足。某港口集团曾反馈,其基于开源YOLOv5部署的机械监控系统,在暴雨天气下误报率飙升至37%,直接影响作业调度效率[实测数据来源:某港口2024年Q1运维报告]。技术解析:陌讯算法的三重突破陌讯视觉算法针对重型机械识别的特殊性,采用了创新的"动态注意
- jpeg2k jpeg2000 jp2图像的编码和解码封装
丁金金_chihiro_修行
jpeg2kjpeg2kjpeg2000jp2图像编码
以下是针对PDFCoreJPEG2000Manager类的介绍大纲,采用技术文档的标准结构,突出核心功能和设计要点:PDFCoreJPEG2000Manager模块技术文档大纲1.模块概述定位:专业级JPEG2000编解码功能封装核心能力:高性能JPEG2000图像解码(支持RGB/RGBA)可配置质量的图像编码(JP2/J2K/JPX)零内存拷贝的元数据提取设计目标:兼容历史接口(Compres
- 基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现
神经网络15044
算法深度学习仿真模型人工智能计算机视觉深度学习算法大数据机器学习
基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现摘要本文详细研究了基于SIFT特征匹配和POCS(ProjectionOntoConvexSets)算法的超分辨率图像重建方法,并完整实现了文献"Super-ResolutionImageReconstructionBasedonSIFT-POCS"中提出的算法。首先介绍了超分辨率重建的基本原理和研究意义,然后深入分析了SIFT特征提取与匹配、
- Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取
Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节,其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量,以便于后续的语音识别和语音处理任务。在特征提取阶段,这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息,如音调、音色和音节等。特征提取主要可以分为以下几个方面:时域特征提取:包括自相关函数、方差
- Manus AI与多语言手写识别
ManusAI与多语言手写识别背景与概述手写识别技术的发展现状与挑战ManusAI的核心技术与应用场景多语言手写识别的市场需求与难点ManusAI的技术架构深度学习在手写识别中的应用多语言支持的模型设计数据预处理与特征提取方法多语言手写识别的关键挑战不同语言字符的多样性处理上下文语义与书写风格适应性低资源语言的训练数据获取解决方案与优化策略迁移学习在多语言任务中的应用端到端模型的优化与轻量化用户反
- SpringBoot+Minio实现上传凭证、分片上传、秒传和断点续传
SpringBoot整合Minio后,前端的文件上传有两种方式:1、文件上传到后端,由后端保存到Minio这种方式好处是完全由后端集中管理,可以很好的做到、身份验证、权限控制、文件与处理等,并且可以做一些额外的业务逻辑,比如生成缩略图、提取元数据等。缺点也很明显:延迟时间高了,本来花费上传一次文件的时间,现在多了后端保存到Minio的时间后端资源占用,后端本来可以只处理业务请求,现在还要负责文件流
- 前沿交叉:Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系
m0_75133639
流体力学深度学习人工智能航空航天fluent流体力学材料科学CFD
基础模块流体力学方程求解1、不可压缩N-S方程数值解法(有限差分/有限元/伪谱法)·Fluent工业级应用:稳态/瞬态流、两相流仿真(圆柱绕流、入水问题)·Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心3.物理机理嵌入的神经网络架构·物理信息神经网络(PINN):将N-S方程嵌入损失函数(JAX框架实现)·神经常
- 中药细粒度图像分类
小lo想吃棒棒糖
分类数据挖掘人工智能
在细粒度图像分类(FGVC)领域,BilinearCNN(BCNN)模型因其能够捕捉图像中的局部特征交互而受到广泛关注。该模型通过双线性池化操作将两个不同CNN提取的特征进行外积运算,从而获得更加丰富的特征表示,这对于区分外观相似但属于不同子类别的物体尤其有效。然而,BCNN通常计算成本较高,限制了其在移动设备或资源受限环境下的应用。为了实现轻量化并保持高精度的细粒度分类,可以考虑将MobileN
- 【HTML网页】智能健康监测——全方位健康管理专家(包含网页源代码)
智能健康监测分析系统智能健康监测分析系统是一种基于物联网、大数据、人工智能等技术的综合性健康管理解决方案。它具有以下六大核心功能:实时监测系统通过智能传感器和可穿戴设备,实时采集用户的生理数据,例如心率、血压、血氧饱和度、血糖水平和睡眠质量等,确保用户随时掌握自己的身体状况。健康数据分析利用人工智能和大数据分析技术,系统对采集到的数据进行处理和分析,提取有价值的健康信息,如心率变异性、呼吸频率等,
- python快递分拣程序怎么写_分拣中心分拣作业流程
weixin_39964660
python快递分拣程序怎么写
分拣中心分拣作业流程第一节航空出港中转操作一、航空到件交接:1、机场提货:1)、发货操作员在货到达提货方前,将完整的提货信息传真给提货方。2)、提货方按照发货方传真信息,至机场、客运站、铁路提货处提取货物,核对到件数量是否一致,用把枪在提货处直接做提货扫描。3)、对出现的破损件、短缺件等问题,要当场与提货处人员进行核对登记,并要求其开具破损证明(有条件可当场拍照),并通知发货方。4)、保存好提货费
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>