- 聚众识别漏检难题?陌讯多尺度检测实测提升 92%
一、开篇痛点:复杂场景下的聚众识别困境在安防监控、大型赛事等场景中,实时聚众识别是保障公共安全的核心技术。但传统视觉算法常面临三大难题:一是密集人群重叠导致小目标漏检率超30%,二是光照变化(如夜间逆光)引发误报率飙升,三是复杂背景干扰下实时性不足(FPS<15)。某景区监控项目曾反馈,开源模型在节假日人流高峰时,因漏检导致预警延迟达20秒,存在严重安全隐患。这些问题的根源在于传统算法的局限性:单
- 复杂场景检测老翻车?陌讯算法实测提升 40%
2501_92453489
算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中,工程师常面临棘手问题:传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下,漏检率高达20%以上,泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新,正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析:从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入,在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例,其区域提议网络(RPN)
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 占道识别漏检率 30%?陌讯多模态算法实测优化
2501_92487926
算法ai计算机视觉视觉检测
开篇:占道经营识别的三大技术痛点在城市管理智能化进程中,占道经营自动识别系统常面临三大核心难题:一是早晚光线剧变导致传统模型mAP骤降15-20%;二是流动摊贩与行人的特征混淆,误判率高达28%;三是密集场景下检测速度跌破15FPS,无法满足实时性要求[1]。某一线城市试点数据显示,基于开源YOLOv5的识别系统日均漏检事件超300起,人工复核成本占总投入的42%。这些问题的根源在于传统算法采用单
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- 《2025年AI工程师生存报告:掌握Agent开发薪资涨65%》——500家科技企业招聘数据揭示的职场进化法则
知识产权13937636601
计算机人工智能科技
当大模型吞噬基础编码岗位,2025年掌握AI智能体(Agent)开发的工程师薪资中位数突破¥92万/年,较普通AI岗位高出65%。本文基于阿里、腾讯、微软等头部企业招聘数据,首次披露:技能断层危机:传统算法工程师简历淘汰率达73%能力跃迁公式:智能体架构+领域模型=薪资溢价150%职业生存矩阵:30岁未掌握AutoFlow开发面临40%裁员风险数据显示:具备多智能体协同架构能力者晋升总监级时间缩短
- 【图像处理入门】11. 深度学习初探:从CNN到GAN的视觉智能之旅
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家深度学习图像处理cnn计算机视觉CVGAN
摘要深度学习为图像处理注入了革命性动力。本文将系统讲解卷积神经网络(CNN)的核心原理,通过PyTorch实现图像分类实战;深入解析迁移学习的高效应用策略,利用预训练模型提升自定义任务性能;最后揭开生成对抗网络(GAN)的神秘面纱,展示图像生成与增强的前沿技术。结合代码案例与可视化分析,帮助读者跨越传统算法与深度学习的技术鸿沟。一、卷积神经网络(CNN)基础与实战1.CNN的核心组件与工作原理1.
- Raft协议解析:领导者选举与日志复制
小红的布丁
分布式分布式
引言在分布式一致性领域,Raft协议通过清晰的角色划分与确定性流程设计,以更易理解的方式解决了多节点协同一致性的核心挑战。该协议将系统节点明确分为领导者(Leader)、跟随者(Follower)和候选者(Candidate)三类角色,通过心跳驱动选举和日志强制同步两大核心机制,既规避了传统算法Paxos的复杂性,又保证了网络分区或节点故障时的快速恢复能力。其任期递增(Term)规则与多数派承诺(
- 医学影像基础与实践:基于传统算法的CT影像探索
t0_54program
大数据与人工智能算法个人开发
在医学影像领域,人们往往容易将目光聚焦于人工智能(AI)技术,然而,理解和掌握基础的图像处理算法同样至关重要。这不仅有助于我们深入了解医学影像的本质,还能在不依赖深度学习的情况下,明确其应用边界。本次,我们就一同通过实践教程,深入了解医学影像,特别是计算机断层扫描(CT)技术。CT成像基础CT扫描的物理学原理CT利用X射线束来获取人体的3D像素强度。具体来说,加热的阴极释放出高能电子束,这些电子束
- 深度学习篇---OC-SORT实际应用效果
Ronin-Lotus
深度学习篇上位机知识篇深度学习pythonOC-SROT
OC-SORT算法在实际应用中的效果可从准确性、鲁棒性、效率三个核心维度评估,其表现与传统多目标跟踪算法(如SORT、DeepSORT)相比有显著提升,尤其在复杂场景中优势突出。以下是具体分析:一、准确性:目标关联更可靠1.遮挡场景下的ID保持能力优势表现:传统算法(如SORT)依赖卡尔曼滤波预测目标位置,当目标长时间遮挡时,预测误差会累积导致轨迹丢失或ID切换。OC-SORT通过以观测为中心的恢
- [特殊字符] 基于深度强化学习的机器人路径规划优化方案:从理论到实战
2506_92092175
python
摘要本文提出一种融合深度确定性策略梯度(DDPG)与图卷积网络(GCN)的混合架构,针对高动态环境下移动机器人路径规划问题展开研究。通过自研仿真平台验证,该方案在动态障碍物规避、路径平滑度等维度较传统A*算法提升显著,同时兼顾实时性要求。完整代码与训练日志已开源至GitHub,诚邀技术同仁共同探讨。一、核心痛点分析1.1传统算法局限性算法类型优势劣势Dijkstra理论最优性计算复杂度O(V²),
- 深度学习与传统算法在人脸识别领域的演进:从Eigenfaces到ArcFace
uncle_ll
人脸深度学习人脸人脸识别
一、传统人脸识别方法的发展与局限1.1Eigenfaces:主成分分析的经典实践算法原理Eigenfaces是基于主成分分析(PCA)的里程碑式方法。其核心思想是将人脸图像视为高维向量,通过协方差矩阵计算特征向量(即特征脸),将原始数据投影到由前k个最大特征值对应的特征向量张成的低维子空间。在FERET数据集上,Eigenfaces曾达到85%的识别准确率,证明了线性降维的有效性。优劣势对比✅优势
- 大模型的实践应用43-基于Qwen3(32B)+LangChain框架+MCP+RAG+传统算法的旅游行程规划系统
微学AI
大模型的实践应用深度学习实战(进阶)langchain算法旅游MCPQwen
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下大模型的实践应用43-基于Qwen3(32B)+LangChain框架+MCP+RAG+传统算法的旅游行程规划系统。本报告将阐述基于大模型Qwen3(32B)、LangChain框架、MCP协议、RAG技术以及传统算法构建的智能旅游行程规划系统。该系统通过整合多种技术优势,实现了用户需求的精准分析、景点的智能推荐以及行程的优化生成,同时确保了实时数据调用的安
- 为什么转行大模型行业?一篇文章让你搞明白,深度解析大模型行业,非常详细!
大模型入门学习
人工智能学习大模型AI产品经理程序员AI大模型
引言2023年ChatGPT的爆发式发展,标志着AI大模型技术正式进入大众视野。这一技术不仅重塑了人工智能的边界,更催生了全新的职业赛道。从传统算法工程师到互联网从业者,越来越多的人开始将目光投向大模型领域。本文将深入探讨这一现象背后的核心动因,并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径,为从业者提供系统性分析。一、行业变革:传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例,随着移动互联网流量
- 第18节:6种传统方法实战项目(MNIST分类)
点我头像干啥
从零开始学习深度学习图像分类实战(pytorch)分类数据挖掘人工智能计算机视觉
为了探究不同传统算法在分类上的表现,本文实现了6种算法,这些脚本都遵循相同的模式:加载MNIST数据集划分训练集和测试集训练指定模型评估并输出结果要运行这些脚本,只需分别执行每个文件即可。通过比较不同算法的结果,可以了解它们在MNIST数据集上的相对性能表现。1.逻辑回归代码如下:fromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.linear_mo
- 深入实践:从零开始掌握GPT的应用开发
一位小说男主
人工智能入门深度学习gpt人工智能神经网络
1.为什么选择GPT?GPT(GenerativePre-trainedTransformer)是当下最具影响力的语言生成模型之一,适用于生成文本、分析语言情感、翻译、多任务对话等多种场景。相比传统算法和模型,GPT有以下显著优势:强大的生成能力:基于预训练模型,无需大量数据即可生成高质量内容。适应多任务场景:通过设计提示(Prompts),灵活完成多种任务。无需深度开发:通过OpenAI等服务,
- 从存储仓库到智能中枢:AI时代NAS的进化革命
DeepSeek+NAS
人工智能winnasnas众乐影音安卓NAS
过去二十年,家用NAS(网络附属存储)设备始终徘徊在存储工具的定位,其核心功能停留在文件备份、影音共享等基础服务层面。即便某些厂商引入人脸识别功能,本质上仍是基于特征模板匹配的传统算法。当生成式AI突破技术奇点,大语言模型重构人机交互范式,NAS设备正站在智能化转型的关键节点。这个曾经沉睡在家庭网络角落的存储设备,即将蜕变为具备认知能力的家庭智能中枢。一、从数据仓库到智能知识库的质变传统NAS对文
- 新一代AI架构实践:数字大脑AI+智能调度MCP+领域执行APP的黄金金字塔体系
Julian.zhou
架构相关未来思考人工智能架构人工智能微服务
新一代AI架构实践:数字大脑+智能调度+领域执行的黄金金字塔体系一、架构本质的三层穿透性认知1.1核心范式转变(CPS理论升级)传统算法架构:数据驱动→特征工程→模型训练→业务应用新一代AI架构:物理规律建模→认知逻辑编排→领域原子执行1.2关键能力矩阵层级核心能力实现路径评估指标数字大脑AI层跨模态认知动态知识图谱元推理能力混合专家系统神经符号系统融合上下文理解准确率>92%智能调度MCP层服务
- OpenCV、YOLO与大模型的区别与关系
真相很简单
人工智能技术识别算法opencvYOLO人工智能大模型
OpenCV、YOLO和大模型的区别与关系1.OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)定位:开源的计算机视觉基础库。功能:提供传统的图像处理算法(如图像滤波、边缘检测、特征提取)和基础工具(如摄像头控制、视频处理)。特点:不依赖深度学习,基于传统算法(如Haar级联、SIFT特征)。轻量级,适合实时性要求高的场景(如摄像头实时处理)。应用场景:人脸检测、图像增
- 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】机器视觉(基础篇)(十)
格图素书
目标检测YOLO人工智能
目录几个高频面试题目摄像机如何获得彩色图像的?机器视觉发展历程知识储备机器视觉-图像处理图像处理图像处理过程传统算法预处理分割特征提取图像分析工具深度学习算法原理光学成像光学滤光片分辨率和像素的计算什么是像素?像素和分辨率的关系?像素密度怎么算?1什么是像素2像素和分辨率的关系3像素密度怎么算4像素原理3D机器视觉CMOS图像传感器01什么是CMOS图像传感器?02像素03光学尺寸/靶面尺寸04帧
- 实时协作编辑中的冲突检测与解决,如何与 AI 辅助功能(如代码建议)协同工作?
百态老人
人工智能
2025年实时协作编辑中AI赋能的冲突检测与解决协同框架在2025年的实时协作编程场景中,冲突检测与AI辅助功能的协同工作已形成多层智能体系。该体系通过"预测-检测-解决-优化"的闭环机制,将传统算法与AI能力深度融合,实现了从语法层到语义层的全方位冲突管理。一、智能冲突预测与预处理1.基于意图理解的主动防御机制通过多模态行为捕捉(如代码输入速率、光标轨迹、IDE操作序列),结合开发者画像(历史编
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 为什么转行大模型行业?深度解析职业变革与技术红利
大模型入门教程
大模型学习语言模型人工智能AI大模型程序员大模型入门
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- java本地缓存组件之caffeine为什么是性能之王?
rider189
java开发语言
读者专属福利:零基础java自学视频,从入门到精通1.基于Window-TinyLFU的淘汰算法Caffeine采用Window-TinyLFU(WindowedTinyLeastFrequentlyUsed)算法,结合了LRU(最近最少使用)和LFU(最不经常使用)的优势,解决了传统算法的缺陷:窗口缓存(WindowCache):保留最近访问的少量条目(类似LRU),用于捕捉突发性短期热点数据。
- 点云配准技术的演进与前沿探索:从传统算法到深度学习融合(1)
点云SLAM
点云数据处理技术算法深度学习点云数据处理点云配准刚体变换
1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中,点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看,点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构,每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息,这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如,在对古建筑进行三维建模时,通过点云数据
- ACM算法与竞赛基地:蓝桥备战 --- 二分篇
NONE-C
蓝桥杯算法数据结构
ACM基地:蓝桥备战—二分篇什么是二分?二分是一种搜索策略,类似于高速中学到的梯度下降法,当我们落在某一点是沿着该点斜率,我们可以像最优处移动,二分也是样的策略,但其更加严格,现代算法,如模拟退火,蚁群算法,BP算法针对的都是存在多种最优解,解决的问题也更加宽泛,而作为传统算法的二分,有着更加严格的限制,想要理解二分,必须要对该限制有深刻理解。接下来我们将展开对二分的学习二分查找+二分答案key1
- YOLOv11 火焰识别:智能时代的火灾预警新利器
星际编程喵
Python探索之旅YOLOpython目标检测机器学习人工智能开发语言
前言随着人工智能(AI)在各个领域如火如荼发展,图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型,图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天,我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会,YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
- 深度学习特征提取魔改版太强了!发文香饽饽!
深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- 33从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --图像金字塔
Jachin111
图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图,最左边的图片是原始图片,然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值,这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸,不会有比这更小尺寸的图片了,像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔,每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标(物体、动物等)。im
- 34从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --方向梯度直方图
Jachin111
什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中,我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤,第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。第二步是将选择出来的区域转化为人工设计的特征,可称为特征提取。第三步是将这些特征输入分类器进行分类。方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradients)以下简称HOG,就是一种人工设计的特征,用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。