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- AI学习手册合集|零基础入门宝典
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一个超越DeepSeekGRPO的关键RL算法出现了!用上该算法后,Qwen2.5-32B模型只经过RL训练,不引入蒸馏等其他技术,在AIME2024基准上拿下50分,优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen,且DAPO使用的训练步数还减少了50%。这个算法名为DAPO,字节、清华AIR联合实验室SIALab出品,现已开源。论文通讯作者和开源项目负责人都
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
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关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
- AI巨浪中的安全之舵:天空卫士助力人工智能落地远航
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"AI时代的安全战场,不在云端在本地;数据治理的胜负手,不在防御在认知。"近期,众多企业纷纷接入DeepSeek大模型,迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。无论是在制造业、金融业,还是在医疗、教育等领域,DeepSeek大模型的应用都如火如荼,遍地开花,展现出了其广泛的应用前景和巨大的商业价值。顺势而来的是DeepSeek一体机以"低成本、高算力、私有化部署"的优势席卷企业市场。因为DeepSeek
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- 清华出品DeepSeek教程1-7版:前沿技术学习的黄金资源库
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《清华出品DeepSeek教程1-7版:前沿技术学习的黄金资源库》「DeepSeek清华资料」共7册链接:https://pan.quark.cn/s/b8d8760976ca「DeepSeek使用手册大全」链接:https://pan.quark.cn/s/52c234062a2e「DeepSeek资料合集」链接:https://pan.quark.cn/s/71c8604f0e8a「DeepS
- 不用再当“技术宅“!这个AI神器让我5分钟变身人工智能达人
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- 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践
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引言随着AI研究代理(AIresearchagents)的兴起,越来越多的工具能够帮助用户快速获取信息、整理研究报告。OpenAI最近推出的DeepResearch便是一个典型代表,它能在几十分钟内完成原本需要人类数小时的多步骤研究任务。然而,DeepResearch并非唯一的选择,开源社区也提供了多个优秀的替代方案。如果你希望使用开源方案、获得更强的可定制性,或者避免依赖OpenAI,那么本文介
- DeepSeek API在AutoCAD中的创新应用与挑战
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在数字化设计领域,随着人工智能技术的飞速发展,将AI能力融入传统设计软件成为提升设计效率和质量的重要趋势。AutoCAD作为广泛应用的计算机辅助设计软件,与DeepSeekAPI的结合展现出了巨大的潜力。这种融合不仅为设计工作带来了全新的思路和方法,还在多个方面对设计流程进行了优化和创新。一、DeepSeekAPI赋能AutoCAD的多元应用场景(一)智能设计辅助:让创意快速落地在传统设计过程中,
- AI 赋能应急管理:ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索
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- DeepSeek-R1 API评测深度解析:揭秘7大常见误区
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摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务,市场涌现出大量关于API评测的内容。然而,这些评测中存在7个常见误区,如测试方法缺陷和内容质量参差不齐等问题,影响了用户对DeepSeek-R1的准确理解。本文旨在揭示这些问题,帮助用户更全面地了解该服务。关键词DeepSeek-R1,API评测,常见误区,SiliconCloud,内容质量一、一级目录11.1DeepSeek-
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摘要在2025年新春之际,国产AI模型DeepSeek以现象级的姿态迅速崛起,凭借免费、易用及高性能的特点,吸引了全球科技界的广泛关注。这款大型人工智能模型不仅展现了国产技术的实力,还为用户提供了高效便捷的使用体验,成为行业内的焦点。关键词DeepSeek崛起,2025新春,国产AI模型,免费易用,高性能特点一、国产AI的崭新篇章1.1DeepSeek的诞生背景在2025年新春之际,DeepSee
- 每天分析一个开源项目:open_deep_research
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每天分析一个开源项目:open_deep_research项目链接:langchain-ai/open_deep_research项目介绍项目功能:OpenDeepResearch是一个基于LangGraph的Web研究助手,旨在帮助用户快速生成特定主题的综合性报告。它模拟了OpenAI和Gemini的DeepResearch流程,但提供了更强的自定义能力,允许用户配置模型、Prompt、报告结构
- ONE Deep模型:LG AI Research的开源突破
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摘要由LGAIResearch开发的ONEDeep系列开源AI模型,参数规模覆盖2.4亿至32亿。经评估,2.4B参数规模的ONEDeep模型在性能上优于同类其他模型,展现出显著优势。这一成果为AI技术的应用与研究提供了强有力的支持。关键词ONEDeep模型,开源AI模型,LGAIResearch,2.4B参数,性能优越一、ONEDeep模型概述1.1ONEDeep模型的开发背景在当今人工智能技术
- DeepSeek 部署指南 (使用 vLLM 本地部署)
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DeepSeek部署指南(使用vLLM本地部署)本文档将指导您如何使用vLLM在本地部署DeepSeek语言模型。我们以deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型为例进行演示。1、安装Python环境首先,您需要安装Python环境。访问Python官网:https://www.python.org/根据您的操作系统选择安装包:Python官网提供Windo
- 如何使用DeepSeek编写测试用例?
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一、DeepSeek在测试用例设计中的定位DeepSeek作为AI工具,并非直接替代测试设计,而是通过以下方式提升效率:快速生成基础用例框架(等价类、边界值等)智能补充易遗漏场景(如特殊字符、异常流)自动化脚本片段生成(Python/pytest/JUnit等)测试数据构造建议(符合业务规则的Mock数据)二、四步法实战:AI协作编写测试用例Step1:明确需求输入输入质量决定输出质量,需向Dee
- 测试工程师Ai应用实战指南简例prompt
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- MiniMind:完全从 0 训练自己的大模型
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是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型,改进自DeepSeek-V2、Llama3结构,项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段,包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低,直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型,最低仅需2G显卡即可推理训练!
- 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法
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我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中,单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题,我们可以使用集成学习(EnsembleLearning)方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果,来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
- DeepSpeed-Chat:Reward Model【奖励模型】
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第二阶段:奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。但是,RM和SFT微调之间存在几个关键差异:训练数据差异:对于SFT微调,数据是查询(query)和答案(answer)拼接在一起。然而,对于RM微调,每批数据由两个查询-答案对组成,即具有高分答案和低分答案的相同查询。这也导致了如下所述的第二个差异。训练目标差异:对于RW,训练目标是pairwiserankingsco
- 【二、DeepSeek应用场景与案例】10.农业智能化:DeepSeek如何助力精准种植与养殖?
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一、引言1.1农业智能化的时代背景在全球人口持续增长的大趋势下,粮食需求正以前所未有的速度攀升。据联合国相关预测,到2050年,全球人口有望突破90亿,这无疑给本就压力重重的农业生产带来了更为艰巨的挑战,保障充足的粮食供应成为了迫在眉睫的任务。与此同时,资源短缺问题日益尖锐,耕地面积因城市化进程、土地退化等因素不断缩减,水资源分布不均且浪费严重,进一步加剧了农业生产的困境。根据世界银行的数据,过去
- 【DeepThinking】人生反思洞察之「知行合一」(经验贴)
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经验分享笔记生活人生深度思考知行合一
引言最近,我深刻体会到一种焦虑:既有生活的现实压力,也有对人生方向的迷茫与无奈。回顾自身,我发现这并不是物质层面的匮乏或欲望驱动,而是对“我是谁”“我想要什么”“我能做什么”的追问。这种焦虑,常常让我想起人的出生:起初我们依赖父母和环境,被动地活着;成年后,我们凭借主动学习、工作和不断积累的信念,去实现自我价值。但终有一天,我们会停下来审视自己,看清一些本质问题,并且发觉自己需要对这一生负责:我应
- 【人工智能】大模型的幻觉问题:DeepSeek 的解决策略与实践
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
- 黑客攻击deepseek服务原理解析
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黑客可通过操纵大模型的连续对话上下文回顾机制,构造恶意请求以触发模型进入无限思考循环或超长上下文处理,从而形成对对话服务的DoS攻击(拒绝服务攻击)。这一攻击方式的核心在于利用大模型对上下文处理机制的脆弱性,通过极低的攻击成本实现资源耗尽。一、攻击原理与实现路径无限推理循环攻击通过输入特定构造的提示词(如“树中两条路径之间的距离”),诱导模型陷入无限思考链(Chain-of-Thought,CoT
- 本地运行Claude 3.7:成本与灵活性的双重优势
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您可能会问:为什么要像Claude3.7这样的专有模型在本地运行,尤其是当我的数据仍需发送到Anthropic的服务器时?为什么还要费劲地将其集成到本地?其实,有两个主要原因。第一,成本。在本地运行模型可以让您只为实际使用量付费,而不是每月固定支付20美元。这对于使用频率低或有限的用户来说,更加经济实惠。第二,灵活性。通过本地使用API,您可以将模型无缝集成到代码编辑器中,构建适合您工作区的自定义
- 企业微信机器人与DeepSeek结合实现交互的应用案例
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以下是一个结合企业微信机器人与深度求索(Deepseek)AIGC模型的交互式应用实现示例,包含完整代码及逐行注释:1.实现架构用户消息->企业微信服务器->自建服务端->DeepseekAPI->处理响应->返回企业微信群2.完整实现代码(deepseek_wechat_bot.py)#-*-coding:utf-8-*-importosimportjsonimportrequestsfromf
- 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |
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深度学习目标检测pytorch人工智能ResNet残差连接残差网络
文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
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Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
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一、总结的常用命令:
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- mongoDB索引操作
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mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
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检测是否安装了FTP
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如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
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注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
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- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
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scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
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说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
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- 求第n个斐波那契数
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今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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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;
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//第二次分派,Visitor调用Element
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MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
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教程:
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- ZK Timeout再讨论
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http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
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PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
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CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
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Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
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1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
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Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
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古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
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具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
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对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
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- zkClient 监控机制实现
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zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
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在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
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1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
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以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
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时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后