- 详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线
mosquito_lover1
pythonbeautifulsoup爬虫kmeans自然语言处理
系统模块:数据采集模块(爬虫):负责从目标网站抓取地点数据(如名称、经纬度、描述等)数据预处理模块(标签算法):对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征(如经纬度、描述文本)打上标签(如“适合家庭”、“适合冒险”)。地理数据处理模块(地图API):使用地图API获取地点的详细信息(如地址、距离、路径等)。计算地点之间的距离或路径。路径规划模块:根据用户输入的起点和终点,规划最优路径。支持多种
- 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性进展。LLMs,如BERT、GPT-3等,通
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
引言近年来,深度强化学习(DRL)已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用。通过不断优化决策策略,DRL能在大量数据中学习最佳行为,尤其是大型语言模型(LLM)在任务中展现出的巨大潜力。然而,随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加,传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战,DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- 混合整数非线性规划的松弛与分解方法
Waiyuet Fung
混合整数非线性规划松弛方法分解技术启发式算法全局优化
背景简介混合整数非线性规划(MINLPs)作为运筹学中的一个重要领域,涉及到优化问题的连续和离散变量混合,在工程设计、生产调度、资源分配等多个领域发挥着关键作用。本书由I.Nowak撰写,旨在深入探讨这一复杂的优化问题及其解决方案。MINLPs基础概念在本书的第一部分,Nowak介绍了MINLPs的基本概念。MINLPs的目标是寻找一组连续和整数变量的最优组合,以最小化或最大化某个非线性目标函数。
- 文本纠错(Text Correction)
dundunmm
人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
文本纠错(TextCorrection)是自然语言处理(NLP)中的一个重要任务,旨在自动检测并修正文本中的错误,包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入:包含错误的原始文本(如“我明天要去北京,希望天汽好。”)输出:修正后的规范文本(如“我明天要去北京,希望天气好。
- 使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分
bavDHAUO
python
在文本处理任务中,按字符进行拆分是一种简单且有效的方法。本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分,并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。技术背景介绍文本拆分是自然语言处理(NLP)中的一个基础步骤,尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters
- 【产品小白】什么是AI产品经理
百事不可口y
产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁,负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维,既要参与算法选型与数据建模,又要定义产品功能与市场策略,是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比,AI产品经理的独特之处在于:技术深度参与:需理解机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等技术原理,并参与数
- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
python人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- NLP高频面试题(三)——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
普通RNN(循环神经网络)的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题:一、梯度消失(VanishingGradient)梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层传播时变得越来越小,最终趋于接近0,导致模型前层的参数难以更新。原因:在反向传播时,每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值(小于1),随着层数或时间步的增加,梯度将指数级
- 使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构
VYSAHF
langchain语言模型人工智能python
使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中,大规模语言模型(LLMs)已经展示了强大的能力。然而,在应对复杂的推理问题时,传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER,一种新兴的框架,如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建,以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型(如GPT-4和PaLM2)已
- 【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型
打酱油的葫芦娃
时序预测算法时序预测PatchTSTTransformer预训练微调表征学习
《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch,发表在ICLR2023会议上。动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势,在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
- Dify知识库构建流程及示例
cqbelt
ai笔记AI应用
总体流程1.数据预处理清洗:去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化:拆分文本为单词或子词单元(如使用Tokenizer)。元数据关联:附加来源、时间戳等信息,支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块:按字符或Token数切分,简单高效。语义分块:基于句子边界或主题分割(如NLP模型识别段落主旨)。重叠策略:相邻块间部分重叠,避免上下文断裂。3.向量化(Embedding)嵌入模型:调用预训练
- NLP高频面试题(四)——BN和LN的区别与联系,为什么attention要用LN
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理人工智能
在深度学习模型中,Normalization是一种极为重要的技巧,BatchNormalization(BN)和LayerNormalization(LN)是其中最为常用的两种方法。然而,二者在实际应用中有着明显的区别与联系,尤其在Transformer的Attention机制中,LN有着独特的优势。一、BN与LN的核心区别与联系1.BatchNormalization(BN)BN的思想源于一个叫
- RAG 在多模态数据处理中的应用探索:结合图像与文本生成
hy098543
AIGC
目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展,数据呈现出多模态的特性,即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV
- AI在项目中的应用
酒江
人工智能
AI大模型(如GPT-4、BERT、T5等)在各类项目中有广泛的应用,可以极大地提高项目效率、优化流程,并解决许多传统方法难以应对的问题。以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用:1.自然语言处理(NLP)文本生成和摘要:AI大模型可以生成高质量的文本内容,自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档,甚至可以进行文献摘要,帮助内容创作者提高效率。情感分析:在客户服务、社交媒体监控或市场研究项目中
- AI API:快速集成智能化功能的开发利器
桂花饼
AIGCAIAPI人工智能AIGC语言模型AI作画
AIAPI(ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface,人工智能应用程序接口)是应用程序接口的一种,专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务,将这些功能集成到自己的应用程序中,并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关,比如自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音处理、机
- 大模型与自然语言理解(NLU):差异与联系
技术流 Gavin
AIoTpython语言模型ai
近年来,人工智能领域取得了显著进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面。大模型和自然语言理解(NLU)作为NLP的两个重要分支,常常被提及,但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模(数十亿甚至数千亿)的深度学习模型,例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练,旨在学习语言的统计规律,并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域,专注于让机器
- 基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战
zhz5214
AIai人工智能AI写作AI编程智能体
1.背景与目标AI数字人,像是虚拟助手、交互式角色,在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理(NLP)和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心,搭配AI加速硬件,结合开源框架,为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。这一方案特别适用于教育领域,帮助学生更直观地理解AI技术;在智能家居场景中,也能为用户带来更智能、便捷的交互体验。2.
- RAG数据嵌入和重排序:如何选择合适的模型
从零开始学习人工智能
深度学习
RAG数据嵌入和重排序:如何选择合适的模型在自然语言处理(NLP)领域,Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)模型已经成为一种强大的工具,用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务。RAG模型的核心在于两个关键步骤:数据嵌入(Embedding)和重排序(Re-ranking)。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
- 自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊
冰蓝蓝
自然语言处理人工智能
在自然语言处理(NLP)这一蓬勃发展的领域,研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会(CCF)推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。1.ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics)ACL是自然语言处理领域的顶级会议之一,由Associ
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
爱吃土豆的程序员
机器学习基础机器学习人工智能Tokens
随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为自然语言处理(NLP)领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本,还能在多种任务中展现出卓越的表现,比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中,Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens,以及如何计算Tokens的数量。什么是T
- 输入:0.5元/百万tokens(缓存命中)或2元(未命中) 输出:8元/百万tokens
杏花春雨江南
缓存
这句话描述了一种定价模型,通常用于云计算、API服务或数据处理服务中,根据资源使用情况(如缓存命中与否)来收费。以下是对这句话的详细解释:1.关键术语解释Tokens:在自然语言处理(NLP)或数据处理领域,Token通常指文本的最小单位(如一个单词或一个字符)。在这里,Tokens是计费的单位。缓存命中(CacheHit):当请求的数据已经在缓存中时,称为缓存命中。缓存命中通常意味着更快的响应速
- Ollama 基本概念
Mr_One_Zhang
学习Ollamaai
Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理(NLP)任务的机器学习框架,专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama,用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型(Model)在Ollama中,模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型,能够执行不同的任务,例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型,常见的模型有:deepse
- CSDN社区,到底该不该用DeepSeek AI生成文章?
Small踢倒coffee_氕氘氚
python经验分享
##引言在当今数字化时代,人工智能(AI)技术正以惊人的速度发展,逐渐渗透到各个行业和领域。作为AI技术的一个重要分支,自然语言处理(NLP)在内容创作、文本生成等方面展现出了巨大的潜力。DeepSeekAI作为一款先进的AI写作工具,能够自动生成高质量的文章,极大地提高了内容创作的效率。然而,随着AI生成内容的普及,CSDN社区中的开发者、技术爱好者和内容创作者们开始思考一个问题:我们到底该不该
- AI大模型学习路线:从入门到精通的完整指南【2025最新】
AI大模型-大飞
人工智能学习大模型LLMAI程序员大模型学习
引言近年来,以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理(NLP)任务中表现卓越,还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径,帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段:构建知识体系数学与理论基础线性代数:矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
- 深入解析两大AI模型的架构与功能
草莓屁屁我不吃
人工智能chatgpt
在人工智能(AI)领域,自然语言处理(NLP)一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步,我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中,Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型,各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。本文将详细解析Gemini和ChatGPT的系统架构、功能特性及其背后的技术原理。Gemini模型详解技术背景与架构Gemini,顾名思义,意
- linux系统安全
IT小饕餮
linux基础linux系统安全运维
管理终端登录[root@localhost~]#grep"/sbin/nologin$"/etc/passwd表示禁止终端登录,应确保不被人改动输出结果:bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologindaemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologinadm:x:3:4:adm:/var/adm:/sbin/nologinlp:x:4:7:lp:/var
- 【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP(分布式相似性)
pen-ai
NLP机器学习自然语言处理分布式人工智能
DistributionalSimilarityinNLP(分布式相似性)分布式相似性(DistributionalSimilarity)是自然语言处理(NLP)中的核心概念,基于“相似的单词出现在相似的上下文中”这一假设。它用于衡量单词之间的相似性,广泛应用于词向量、信息检索、文本分类等任务。1.分布式假设(DistributionalHypothesis)分布式相似性基于以下假设:“Yoush
- 【NLP】 9. 处理创造性词汇 & 词组特征(Creative Words & Features Model), 词袋模型处理未知词,模型得分
pen-ai
NLP机器学习自然语言处理人工智能深度学习
这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征(CreativeWords&FeaturesModel)1.处理否定(NegationHandling)2.词组特征(Bigrams&N-grams)3.结合否定传播与n-grams进行优化词袋模型(Bag-of-Words,BoW)1.BoW示例2.处理未知词3.为什么忽略未知词?4.处理未知词的方法计算模型得分(ScoreCalculation)处理创造
- 【NLP】 5. Word Analogy Task(词类比任务)与 Intrinsic Metric(内在度量)
pen-ai
NLP机器学习自然语言处理word人工智能
WordAnalogyTask(词类比任务)定义:WordAnalogyTask是用于评估词向量质量的内在指标(IntrinsicMetric)。该任务基于这样的假设:如果词向量能够捕捉单词之间的语义关系,那么这些关系应该能够在向量空间中保持一定的结构。示例:在一个理想的词向量空间中,单词之间的关系应该满足如下等式:king−man+woman≈queenking−man+woman≈queenk
- 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。