- 网络安全-攻击流程-网络层
星河776(重名区分)
网络安全web安全php安全网络安全
网络层攻击主要针对OSI模型中的第三层(网络层),涉及IP协议、路由机制等核心功能。攻击者通过操纵数据包、路由信息或协议漏洞实施破坏。以下是典型的网络层攻击流程及防御方法:一、网络层攻击通用流程1.信息收集(Reconnaissance)目标扫描:使用工具(如nmap、hping3)扫描目标IP范围,识别活跃主机和开放端口。路由追踪:通过traceroute或tracert探测网络路径,分析路由拓
- DeepSeek提示词,一个高效写法模版!
算法channel
你好,我是郭震最近我收到不少读者留言或来信,是关于本地部署DeepSeek的一些问题。对于这些问题,我会亲自实践还原并找到解决方案,找时间统一给大家答复,留言较多不能一一回复,请见谅。这篇文章来总结下如何写好提示词,从可操作的角度。1为什么提示词比较重要提示词对于大模型而言,就像人对于汽车。有了汽车,司机还得有基本的驾驶技术,这样人车才能一体,如果司机驾驶技术一般就会容易出现问题,人的驾驶技术约等
- 零代码!只需3步用DeepSeek+Ollama+AnythingLLM打造免费AI本地专属知识库(含原理)
少喝冰美式
人工智能DeepSeekDeepSeekR1ollamaAnythingLLMAI知识库
AI时代,个人或企业数据安全与知识管理如何兼得?本文将拆解本地知识库的三大核心技术(嵌入模型/向量数据库/LLM智能问答),将详细介绍如何用DeepSeek+Ollama+AnythingLLM组合,无需任何编程基础,只需3步即可免费零代码搭建全流程私有化智能知识库。轻松拥有你的专属本地知识库,为个人工作生活或者企业组织知识管理的效率提升更进一步!一、引子:为什么你/你的企业正在失去数据金矿?你的
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
python机器学习深度学习python机器学习深度学习数据分析人工智能
近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- DeepSeek接入Python,一般电脑也能飞速跑,确实可以封神了!
算法channel
python开发语言
你好,我是郭震今天这篇教程介绍:DeepSeep最新推理模型R1接入Python编程,在本地电脑从零搭建方法。1这样做有哪些好处?1)大模型在本地搭建,除了能够方便个人知识库管理,详见上一篇介绍,还能提效编程学习,比如Python,Java等,学编程就像学做事的思路和逻辑,挺重要也很有意思。2)DeepSeek最近开源了推理模型R1,开源免费,性能强劲,本文接入的正是DeepSeek的R1;Pyt
- ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测
North_D
ML.NET库机器学习人工智能深度学习数据挖掘目标检测自然语言处理神经网络
文章目录ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势LightGBM分类器原理说明总结ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测概述本项目使用C#和ML.
- “碰一碰”发视频后台技术架构与数据模型全解析
会飞的程序猿丫
音视频架构
一、技术原理:碰一碰发视频的底层逻辑1.1硬件交互层-NFC触发机制**:用户触碰商家部署的NFC标签(成本约0.5-2元/枚)后,自动唤醒手机内置服务-数据传输协议**:-NDEF格式存储跳转链接(建议使用缩短URL服务)-兼容AndroidHCE/iOSCoreNFC框架1.2用户触达路径用户触碰设备→获取加密商家ID→请求CDN视频链接→LBS校验→播放定制视频→引导关注/领券---二、核心
- 【开发日志】数字人+LLM:从概念到实现的全程记录!
AI大模型-王哥
大模型学习大模型教程大模型人工智能LLM数字人大模型入门
数字人是各种技术的集合,所以文章尽可能完整的介绍,项目中涉及的大小模型均可在本地部署并在我本人机器上运行。系统环境:CPU:i91490016GBGPU:GTX40608GBSYS:Windows11WSL:Ubuntu22.04本文章使用到的技术内容:数字人框架:LiveTalking大模型:Llama3.1TTS:GPT-SoVits语音转视频:Wav2Lip前端展示:WebRTC项目整体架构
- c++加载TensorRT调用深度学习模型方法
feibaoqq
深度学习深度学习YOLO
使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程,特别是在需要低延迟和高吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南,展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。步骤1:准备环境安装TensorRT:确保你已经安装了NVIDIATensorRT库。准备模型:确保你的训练好的模型已经转换为TensorRT支持的格式,通常是一个.engine文件。你可以使用onnx-tens
- 本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比
MaxCode-1
搭建本地gptDeepseek
本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比在当今人工智能快速发展的时代,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)的应用场景日益广泛。无论是企业级应用还是个人开发,本地部署大语言模型已经成为一种趋势。DeepSeek-R1-32B和DeepSeek-R1-7B作为DeepSeek系列中的两个重要版本,分别代表了不同规模和性能的模型。本文将从多
- 23. AI-大语言模型
真上帝的左手
23.AI人工智能语言模型自然语言处理
文章目录前言一、LLM1.简介2.工作原理和结构3.应用场景4.最新研究进展5.比较二、Transformer架构1.简介2.基本原理和结构3.应用场景4.最新进展三、开源1.开源概念2.开源模式3.模型权重四、再谈DeepSeek前言AI一、LLMLLM(LargeLanguageModel,大语言模型)1.简介 LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)是指使用大量文本
- 大模型会替代哪些工作岗位?
中年猿人
人工智能ai学习
引言本文主要探讨了大模型(LLMs)对就业市场的影响。包括了介绍那些已经受到大模型影响的行业,对大模型将要产生的影响,以及如何更好的监管大模型应用进行了讨论。文章还探讨了作为个人和企业,如何适应大模型带来的快速变化。01大模型已经影响的行业大模型已经开始重塑各个行业,对工作角色和行业实践带来了显著的变化。这种影响不仅是理论上的;它在多个领域都有明显体现。受大模型影响最明显的行业之一是客户服务。这个
- deep seek
m0_69576880
前端ai
1.介绍:DeepSeek是一款由国内人工智能公司研发的大型语言模型,拥有强大的自然语言处理能力,能够理解并回答问题,还能辅助写代码、整理资料和解决复杂的数学问题。免费开源,媲美ChatGPT最近最火爆的AI对话程序。www.deepseek.com这是deepseek官网2.这是deepseek注册页面3.国产语言对话ai,大家有兴趣的可以去试试。不过chatgpt也进行了改变,大家也可以免费使
- RWKV Runner:让RNN-LLM模型触手可及
步子哥
rnn人工智能深度学习
在这个信息爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为我们生活中不可或缺的一部分,尤其是大语言模型(LLM)在自然语言处理中的广泛应用。然而,尽管这些技术的潜力巨大,许多用户仍然面临着使用门槛高、配置复杂等问题。为了解决这一困境,RWKVRunner应运而生。它不仅提供了一个简便的接口,还让用户能够轻松地使用大语言模型。本文将深入探讨RWKVRunner的功能、安装步骤以及如何利用它来实现各种应用。RWK
- AI大模型(如GPT、BERT等)可以通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,显著提升测试效率
小赖同学啊
python人工智能自动化测试(apppcAPI)人工智能自然语言处理gpt
在软件测试中,AI大模型(如GPT、BERT等)可以通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,显著提升测试效率。以下是几个具体的应用场景及对应的代码实现示例:1.自动生成测试用例AI大模型可以根据需求文档或用户故事自动生成测试用例。代码示例(使用OpenAIGPTAPI):importopenai#设置OpenAIAPI密钥openai.api_key="your-openai-api-key"#
- 基于开源千文模型(如Qwen、ChatGLM等)实施如何进行动态蒸馏,详细说明操作步骤.
墨者清风
模型训练人工智能技术发展模型动态蒸馏人工智能深度学习语言模型
基于开源千文模型(如Qwen、ChatGLM等)实施如何进行动态蒸馏,详细说明操作步骤.1.动态蒸馏的核心思想动态蒸馏的目标是通过教师模型(通常是一个较大的预训练模型)的输出,指导学生模型(较小的模型)的训练。具体来说:教师模型:提供软标签(softlabels),即概率分布,而不是硬标签(hardlabels)。学生模型:通过模仿教师模型的输出分布,学习更丰富的知识。动态蒸馏:在训练过程中,教师
- (二)用控制器controller给模型数据赋初始值
diandingyin9417
javascriptViewUI
之前博客,非常easy的就实现了模型数据和页面显示的自己主动绑定。如今我们使用控制器,给模型赋初始值。假设使用jquery来实现变量赋初值,须要在页面载入完毕后运行$("#target").attr("value",selfValue);使用AngularJS代码例如以下:Hello,World!functionWholeController($scope){$scope.yourName="at
- 【鱼眼镜头12】Scaramuzza的鱼眼相机模型实操,不依赖于具体的相机几何结构,直接从图像数据出发,因此更具灵活性。
Hali_Botebie
摄像头底层数码相机
文章目录Scaramuzza相机模型标定效果2、原理和代码代码1、2D映射到3D,函数输入为2D点坐标+OCAM参数代码功能详解2、3D-->2D3、总结Scaramuzza模型的核心思想Scaramuzza模型的核心思想与Kannala-Brandt模型的对比Scaramuzza模型的独特之处Scaramuzza的意图4、标定实践参考从Scaramuzza的论文出发,详细介绍该模型。参考论文-1
- 标贝科技参编国内首个AIGC大模型功能测试标准
标贝科技
科技AIGC功能测试
近日,由山东省人工智能协会、青岛市人工智能产业协会携手发布了国内首个针对生成式人工智能(AIGC)大模型测试的团体标准——《生成式人工智能(AIGC)大模型功能测试指标体系》。标贝科技作为行业领先的AI技术创新及大模型应用企业受邀参与了标准的编制。该标准的发布对于规范大模型的研发和应用具有重要意义,为人工智能产业的健康、快速发展注入了新的活力。AIGC大模型作为人工智能从专业智能走向通用智能的关键
- 【大模型】硅基流动对接DeepSeek使用详解
小码农叔叔
AI大模型实战与应用DeepSeek使用DeepSeek使用总结硅基流动使用DeepSeek代码集成DeepSeekDeepSeek
目录一、前言二、硅基流动介绍2.1硅基流动平台介绍2.1.1平台是做什么的2.2主要特点与功能2.2.1适用场景三、硅基流动快速使用3.1账户注册3.2token获取3.2.1获取token技巧四、Cherry-Studio对接DeepSeek4.1获取Cherry-Studio4.2Cherry-Studio配置DeepSeek4.2.1设置api密钥4.2.2模型检查4.3与DeepSeek对
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-目标检测-SSD(Single Shot MultiBox Detector)—— 单次检测多框检测器
IT古董
深度学习人工智能计算机视觉深度学习目标检测
SSD(SingleShotMultiBoxDetector)——单次检测多框检测器1️⃣什么是SSD?SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测(ObjectDetection)的深度学习模型,由WeiLiu等人在2016年提出。它采用单阶段(SingleStage)方法,能够直接从图像中检测多个对象,并输出类别和边界框,比传统的两阶段方法(如FasterR
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之98 详细设计之39 本体论:用正则表达式来设置角色
一水鉴天
人工智能
本文要点要点角色和关系正则表达式:形式本体-突现的过程本体。内建Type()及其构建者metaClass。--本文的讨论题。目的:为本项目给出祖传代码及其标准模板语言。设计的祖传代码模板将用来构造一个现状Actuality类型的模型,这可以从Type()声明开始。从题目文字上可以看出这里涉及到了哲学上的“突现”概念和元编程概念(metaClass)。从静态正则表达式(人为制定的规则-术语本体),到
- 【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection,目标检测
XD742971636
深度学习机器学习深度学习YOLO目标检测
介绍一个酷炫的目标检测方式:论文:https://arxiv.org/abs/2401.17270代码:https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式:区域-文本对3.2模型架构3.3可重参数化的视觉-语言路径聚合网络(RepVL-PAN)3.4预训练
- 基于 llama-index与Qwen大模型实现RAG
uncle_ll
RAGllamaragqwenllm大模型
文章目录llama-index核心功能工作流程Qwen技术特点核心能力RAG核心原理关键优势工作流程知识准备阶段查询处理阶段检索与重排阶段语言模型调用阶段实现环境准备代码实现参考LlamaIndex和Langchain都是比较成熟的RAG和Agent框架,这里基于llama实现RAG框架,大模型选用阿里的开源模型Qwen大模型。可以实现Qwen2.5与外部数据(例如文档、网页等)的连接,利用Lla
- 优化算法全景解析:从梯度下降到群体智能
welcome_123_
算法python人工智能
一、引言:为什么需要优化算法?在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后,在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间,在推荐系统精准推送内容的过程中,优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练,还是复杂系统的参数调优,优化算法的本质是:在给定的约束条件下,找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用,助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
- 使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理
qahaj
语言模型人工智能自然语言处理python
使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理技术背景介绍在人工智能的领域中,模型推理的计算资源需求非常高。传统的CPU在处理大规模语言模型(LLM)时效率较低,GPU成为了首选。然而,自行搭建GPU环境成本高昂且维护复杂。CerebriumAI提供了一种无服务器的GPU基础设施,解决了这一难题,从而能够更方便地进行大规模模型的推理。核心原理解析CerebriumAI通过API的方式提供GPU
- WebGL 导入 OBJ 文件全解析
一只小灿灿
#WebGLwebgl前端
一、引言WebGL(WebGraphicsLibrary)是一种基于OpenGLES2.0的3D绘图标准,它允许网页开发者在不使用插件的情况下,直接在浏览器中实现高性能的3D图形渲染。OBJ文件格式则是一种广泛使用的3D模型文件格式,它以文本形式存储3D模型的几何信息,包括顶点、法线、纹理坐标和面等。在WebGL中导入OBJ文件可以让开发者方便地在网页中展示和交互3D模型,为网页带来更加丰富的视觉
- 超火的Deepseek的MOE架构是什么?
魔王阿卡纳兹
大模型知识札记架构DeepSeekMoE大模型
DeepSeek的MOE(MixtureofExperts,混合专家)架构是一种基于专家模型(MixtureofExperts)的深度学习框架,旨在通过动态选择和激活部分专家模块来提高计算效率和模型性能。以下是对其核心特点和工作原理的详细介绍:1.核心概念与架构MOE架构的基本思想是将模型划分为多个“专家”模块,每个专家专注于处理特定类型的任务或数据特征。在推理时,通过门控机制(GatingMec
- 《白帽子讲web安全》第二三章学习(HTTP,Web应用、浏览器安全)
此乃大忽悠
安全web安全学习
《白帽子讲web安全》第二三章学习HTTP协议简介HTTP请求HTTP响应WebSocketWeb服务器Web页面文档对象模型(DOM)JavaScript浏览器安全同源策略浏览器沙箱XSS保护隐私策略浏览器扩展高速发展的浏览器安全HTTP协议简介HTTP协议是一种Client-Server协议,所以只能由客户端单向发起请求,服务端再响应请求。这里的客户端也叫用户代理(UserAgent),在大多
- 使用神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)自动化设计高效深度学习模型的技术详解
瑕疵
热点资讯
博客主页:瑕疵的CSDN主页Gitee主页:瑕疵的gitee主页⏩文章专栏:《热点资讯》使用神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)自动化设计高效深度学习模型的技术详解使用神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)自动化设计高效深度学习模型的技术详解使用神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)自动化设计高
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分