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点云侠
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目录一、概述二、代码实现三、结果展示一、概述 Open3D中没有实现绘制平面的功能,故自己写代码进行实现。效果如下:二、代码实现#include#include//生成平面模型staticstd
- DCIM资源模型设计方案
杨正同学
DCIM产品与架构需求分析DCIM资源模型CMDB
目的根据管理的目的的不同,机房设备的数据模型设计应包含两个部分:配置模型(配置管理模型CMDB)和监控模型(类物联网通讯模型)。配置模型围绕资产管理,将各种类型的资源进行数据化,通过结构化的数据结构和体系,对企业所有有形和无形的资产展开全面的管理,满足为资产管理状况进行评估,提升资产管理效率的目的。资产信息管理的对象并不局限于单纯的物理设备,凡是具有物理实体的设备、人员、以及生产涉及的相关流程都可
- Open3D(C++) 可视化绘制平面模型
后端架构魔术师
c++平面开发语言编程
Open3D(C++)可视化绘制平面模型Open3D是一个现代化的3D图像处理引擎,它包含很多常用的3D操作,如点云分割、重构、配准等。其中,在可视化方面Open3D也提供了一系列方便易用的函数和接口。在本篇文章中,我们将介绍如何使用Open3D绘制一个简单的平面模型并进行可视化展示。下面是完整的源代码:#include#includeintmain(){//创建平面顶点std::vectorve
- Gurobi:不可能infeasible的纯整数规划模型出现infeasible
喵呜嘻嘻嘻
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我建了一个不可能infeasible的纯整数规划模型(所有变量都是整数变量),但是竟然出现了infeasible,大惊!赶紧开始看是哪里的问题。由于我求解的是一个多阶段的问题,需要以上一个阶段的解作为下一个阶段的输入,所以我首先打印了上一个阶段的解。作为一个纯整数规划问题,解竟然出现了小数?!对此,Gurobi官方的解答是这样的:为了找出infeasible的原因,我从《Gurobi不可行问题的冲
- 模型GPU->NPU(Ascend)迁移训练简述
終不似少年遊*
深度学习人工智能迁移学习GPUNPU华为云
目录一、迁移训练流程图解二、详细流程步骤1.模型训练与日志记录2.跨平台精度对齐对比3.问题定位与修复4.迭代验证三、关键技术点四、常见问题与解决方案一、迁移训练流程图解通过华为云的modelart进行运行环境选型北京四使用GPU进行模型训练,生成gpulog.json文件,记录损失函数等信息。然后,使用ptdbg_ascend工具进行精度收集,生成dump文件,由于文件过大,上传到obs桶。贵阳
- DeepSeek R1 vs ChatGPT o1 实测 7 大场景终极对决
网络安全我来了
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R1vso1:7大场景终极对决引言你需要的不是「最好」,而是「最合适」想象一下,你面前有两把瑞士军刀:一把刀锋锐利但功能单一,另一把功能繁多但需要时间磨合。你会怎么选?人工智能模型的选择也是如此。DeepSeekR1和ChatGPTo1就像这两把军刀,它们的胜负不在绝对强弱,而在场景适配。根据实测数据,我们将通过编程、教育、创意等7个战场,解剖这两大AI巨头的真实战斗力。一、语言战场当AI成为「读
- Cesium中级开发教程之三十四:单体化模型
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一、效果图在3D地理场景中,数据通常以群体的形式呈现,例如城市中的建筑可能是一个整体的3D模型。单体化就是将这些群体数据中的每个独立对象分离出来,使其能够被单独识别和操作。这样可以为用户提供更精细的交互体验,比如单独选中某一栋建筑进行信息查询,或者对某一个设施进行高亮显示。1、数据格式基础语义信息嵌入:支持单体化的数据格式,如i3dm、pnts、b3dm等,会在数据结构里嵌入每个独立对象的语义信息
- Linux Ubuntu设置ollama保存模型的路径和设置监听端口
3333333_
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下载模型之前可以修改下模型默认保存路径。设置ollama保存模型的路径和监听端口sudomkdir/path/to/ollama/modelssudochown-R777/path/to/ollama/modelssudovi/etc/systemd/system/ollama.service在[Service]下面添加相应的环境变量Environment,包括OLLAMA_HOST和OLLAMA
- JMM
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章三JMM本文是JVM系列第三篇,主要描述java内存模型,包括原子操作、指令重排序、可见性、有序性等相关内容,是java并发编程核心原理与基础章三JMMJMM介绍JMM介绍JMM是java提供的抽象模型,描述了在多线程环境中,主内存和工作内存的交互,主要目标是屏蔽硬件和操作系统的差异。主内存:主内存用来存储所有共享变量工作内存:线程独享内存,类似cpu缓存,线程从主内存读取共享变量到工作内存,或
- 腿足机器人之八- 腿足机器人动力学
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腿足机器人之八-腿足机器人动力学刚体动力学接触动力学与地面交互稳定性判据ZMP(零力矩点)CoM(CenterofMass)捕获点简化动力学模型双足机器人走路与小跑的动力学对比挑战与前沿技术腿足机器人的运动学解决“如何到达目标位置”的问题,动力学解决“如何高效稳定地到达”的问题。两者结合,使机器人能够在复杂环境中实现类生物的灵活运动,是仿生机器人领域的核心技术。如波士顿动力Atlas通过逆运动学规
- 书籍-《掌握Transformer:从BERT到大模型和Stable Diffusion(第二版)》
书籍:MasteringTransformers:TheJourneyfromBERTtoLargeLanguageModelsandStableDiffusion,2ndEdition作者:SavaşYıldırım,MeysamAsgari-Chenaghlu出版:PacktPublishing编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《掌握Transformer:从BERT到大模型
- GUROBI之如何快速定位模型infeasible的原因
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今天在用GUROBI写EVRPTW问题的模型时,遇到了很多问题参考:github上的一个用cplex来求解的paper:TheElectricVehicle-RoutingProblemwithTimeWindowsandRechargingStations(informs.org)code:E-VRPTW/E-VRPTW.modatmain·jmanzolli/E-VRPTW(github.co
- 大语言模型(LLM)如何实现上下文的长期记忆?
引言大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如GPT-4、Claude和LLaMA等,已经在自然语言处理领域展现出卓越的能力。然而,它们在实际应用中常常面临一个核心问题:如何实现上下文的长期记忆?传统LLM的上下文长度通常受限于计算资源和架构设计(如注意力机制),这限制了其处理长文档或保持复杂对话连续性的能力。本篇文章将深入探讨大语言模型的上下文记忆问题,分析其技术难点,并
- 利用模型输出,解决Yalmip建模+Cplex求解的约束出错问题
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在进行优化求解过程中,难免会遇到这种情况:Row‘c373’infeasible,allentriesatimpliedbounds.那么应该怎么办呢?当用Yalmip建模+Cplex求解过程中,由于Yalmip的建模方式与Cplex有一定的不同,如图:saveampl(constraint,object,'mymodel');得到结果为:从图中可知,由于没有准确的行编号,利用其对Cplex求解过
- 架构设计之软件建模与软件设计文档
夜夜流光相皎洁_小宁
架构设计#架构案例分析架构设计软件建模UML建模需求分析概要设计软件建模流程建模的定义与建模解决的问题软件设计文档
目录一、概述二、软件建模2.1软件建模的定义2.2软件建模的作用2.3软件建模解决的问题2.3.1明确要解决的领域问题2.3.2最终开发出来的系统包含什么2.3.3软件模型设计流程三、软件设计方法3.1概述3.2类图3.3时序图3.4组件图3.5部署图3.6用例图3.7状态图3.8活动图四、软件设计文档4.1概述4.2需求分析4.3概要设计4.4详细设计4.5总结五、总结一、概述架构师的一系列软件
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富 贵 儿 ¥
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引言:从“参数竞赛”到“场景战争”的范式转移2025年,全球AI产业正经历从“技术崇拜”到“价值落地”的关键转折。当OpenAI、Google等巨头仍执着于千亿参数堆砌时,中国团队打造的DeepSeek以“场景穿透力”异军突起。这场较量不仅是技术架构的对垒,更是AI商业化逻辑的根本性变革。本文基于独家技术拆解与300+企业落地案例调研,揭示两大模型如何重塑行业规则。一、技术架构革命:MoEvsTr
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信息学奥赛一本通(C++版)在线评测系统基础算法第一节动态规划的基本模型1286:怪盗基德的滑翔翼1.理解题意同学们,我们一起来看怪盗基德遇到的这个有趣问题哦。怪盗基德成功偷到了钻石,可倒霉的是他的滑翔翼动力装置被柯南破坏了。现在他在一个城市里,这个城市有一排建筑,一共有N幢,而且每幢建筑的高度都不一样呢。基德可以从这一排建筑中的任意一幢的顶部开始他的逃跑旅程哦。不过他有两个限制条件:一是他只能朝
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DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决引言:AI语言模型的时代浪潮一、认识DeepSeek与ChatGPT(一)DeepSeek:国产新星的崛起(二)ChatGPT:AI界的开拓者二、DeepSeek与ChatGPT使用指南(一)DeepSeek使用全攻略1.多种使用途径介绍2.功能使用技巧(二)ChatGPT使用秘籍1.访问与使用流程三、深度剖析:功能大比拼(一)文本创作能力(
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LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作,里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节,具体如下:第一章:什么是LSTMs?第二章:怎么样训练
- 【漫话机器学习系列】041.信息丢失(dropout)
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信息丢失(Dropout)Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术,旨在减少过拟合(overfitting),提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"(dropout)这个术语在某些情况下可能引起误解,指的并非是数据的丢失,而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元,从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
- Ai时代,搞钱的6种方法
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人工智能AI大模型大模型产品经理自然语言处理深度学习语言模型
随着人工智能(Ai)技术的迅速发展,越来越多的人意识到它不仅是一种前沿科技,更是一种变革性力量,为我们打开了赚钱的新大门。无论你是创业者、自由职业者,还是打算给自己的业务注入新活力,利用Ai赚钱都是一种值得尝试的选择。本文将结合当前最热门的Ai工具,为你提供6种高效、实用的搞钱思路。——1——内容创作:用Ai做你的创意助手1.1自媒体内容创作利用Ai模型,你可以轻松撰写公众号文章、知乎回答、短视频
- 第二章:12.4 学习曲线
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学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误(Jcv):这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力,即模型对新数据的预测能力。训练错误(Jtrain):这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
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《AI大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构》关键词:AI大模型,数据中心建设,高性能计算,存储架构,分布式系统,能耗优化,运维管理。摘要:本文深入探讨了AI大模型应用数据中心建设中的高性能计算与存储架构。首先回顾了AI大模型的发展历程和数据中心的含义,然后详细解析了高性能计算架构,包括计算节点、编程模型和网络技术。接着,讨论了存储架构,包括存储类型、分布式存储系统和数据一致性策略。本文还提
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
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- 优化MySQL数据库性能的八种方法
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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
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JeeSite
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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
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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
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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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
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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
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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
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thrift
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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>