- AI快速变现之路,AI培训轻资产创业
头脑旋风
AI变现之路人工智能AI写作
以下是针对AI写作与文案代写的快速变现方案,结合当前技术趋势和市场需求设计,分步骤实施:一、核心变现模式深化标准化内容生产线多模型协同示例:GPT-4负责故事化长文案创作(如品牌故事)Claude处理逻辑性强的产品白皮书文心一言专攻中文网络热梗植入垂直模板库行业案例:电商:"3秒卖点+使用场景+情感共鸣"三段式模板教育:"痛点诊断→解决方案→效果承诺"课程文案医疗:"症状解析+技术优势+患者见证"
- 【数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取】
调皮的芋头
数据挖掘人工智能神经网络
好的,我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客,重点阐述特征发现和特征提取,特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤,并结合Python和TensorFlow进行代码示例。完成后,我会通知您进行查看。数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取1.概述在金融领域的量化交易中,数据挖掘扮演着极其重要的角色。量化交易依赖于对海量金融数据的分析,从中寻找规律和模式,以支撑交易决策。数据挖掘技
- 三角函数公式
菜就多练,输不起,就别玩
c语言开发语言算法c++
三角函数是数学中属于初等函数中的超越函数的一类函数。它们的本质是任何角的集合与一个比值的集合的变量之间的映射。通常的三角函数是在平面直角坐标系中定义的。其定义域为整个实数域。三角函数看似很多,很复杂,但只要掌握了三角函数的本质及内部规律就会发现三角函数各个公式之间有强大的联系。而掌握三角函数的内部规律及本质也是学好三角函数的关键所在。基本信息中文名三角函数外文名trigonometricfunct
- 使用Diffusion Models进行图像超分辩重建
沉迷单车的追风少年
DiffusionModels与深度学习人工智能计算机视觉超分辨率重建AIGC深度学习
DiffusionModels专栏文章汇总:入门与实战前言:图像超分辨率重建是一个经典CV任务,其实LR(低分辨率)和HR(高分辨率)图像仅在高频细节上存在差异。通过添加适当的噪声,LR图像将变得与其HR对应图像无法区分。这篇博客介绍一种方式巧妙利用这个规律使用DiffusionModels进行图像超分辩重建任务。目录贡献概述动机方法详解模型训练论文贡献概述这项研究提出了一种基于扩散逆过程的新图像
- 如何通过指标平台,最大化地提升数据分析的效率和质量?
Aloudata
大数据数据分析NoETL指标平台指标体系
通常来说,指标能够准确反映业务的核心绩效和潜在问题等。通过指标平台,有助于企业更有针对性地收集和分析数据。例如,通过动态分析,企业可以观察数据随时间的变化趋势,发现数据中的模式和规律,为业务决策提供依据;通过实时监控更新的数据并进行分析,帮助企业及时发现潜在问题,采取相应的措施;以及快速生成包含关键绩效(KPI)和分析结果的报告,帮助企业管理者实现对各部门、各组织的关键绩效达成和存在问题的全面洞察
- 自动控制原理研究
南风过闲庭
ai人工智能科技大数据硬件工程自动化
1.1定义与研究对象自动控制理论是研究自动控制共同规律的技术科学。其核心在于利用物理装置或控制算法,在无人直接干预的情况下,对被控对象进行合理的控制,使被控量保持恒定或按照预定规律变化。例如在工业生产中,通过自动控制系统可以精确控制温度、压力、流量等参数,确保生产过程的稳定性和产品质量的一致性。自动控制理论的研究对象涵盖了广泛的领域,包括工业自动化、航空航天、交通运输、机器人技术等。在工业自动化中
- 怎么获取业务所需有效时间代理IP?长效IP如何解决网络不稳定问题?
代理服务器动态代理ip地址
获取业务所需有效时间的代理IP并利用长效IP解决网络不稳定问题,可以遵循以下步骤和策略:一、获取业务所需有效时间的代理IP1.明确业务需求确定业务的运行时间规律,比如业务高峰时段和低谷时段。分析业务所需流量,这有助于确定代理IP的带宽需求。了解平台对IP的要求,包括IP的地理位置、匿名性等。设定业务预算,以便在选择代理服务时有所依据。2.寻找合适的代理服务商搜索并评估市场上的代理IP服务商,选择那
- 分布式锁的实现(秒杀为背景)
..Serendipity
redisredis
1.全局唯一ID在秒杀后生成的订单,订单ID的设计是值得考虑的。是采用数据库的自增?必然是不行的,首先若是一张订单表,其表的容量是有上限的,且订单的数据量巨大,若是采用多库多表进行存储,那么每个表自增ID都是从1开始,会造成订单ID的重复,且自增ID规律性强,容易被猜测,具有安全隐患。1.1ID生成策略采用UUID雪花算法采用Redis的自增并且根据业务进行拼接采用Redis的自增并且根据业务进行
- Python 爬虫实战:彩票数据抓取、概率洞察与趋势预测
西攻城狮北
python爬虫开发语言实战案例
概述彩票作为一种广受欢迎的博彩活动,吸引了大量参与者。通过对彩票数据的分析,可以揭示号码出现的规律、概率分布以及潜在的趋势。这些分析不仅有助于彩票爱好者更好地理解游戏机制,还可以为相关研究提供数据支持。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取彩票数据,并进行概率分析和趋势预测。技术栈Python:动态解释型编程语言,适用于爬虫、数据分析和可视化等多种场景。Requests:强大的HTTP请求
- 《微软量子芯片:开启量子计算新纪元》:此文为AI自动生成
空云风语
人工智能量子计算
量子计算的神秘面纱在科技飞速发展的今天,量子计算作为前沿领域,正逐渐走进大众的视野。它宛如一把神秘的钥匙,有望开启未来科技变革的大门,而微软量子芯片则是这把钥匙上一颗璀璨的明珠。量子计算,简单来说,是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。与我们日常生活中接触的传统计算机相比,它有着本质的区别。传统计算机基于二进制数字系统,使用二进制比特(Bit)来表示数据和进行计算,比特的状
- 当你给大模型一段输入之后,它是怎么得到答案的
牛不才
000-大模型chatgptAIGC文心一言gptllamaagiprompt
1.先把问题“嚼碎”(输入处理)比如你问:“太阳为什么东升西落?”切分知识点:模型会把这句话拆解成词汇单元(比如:“太阳”“为什么”“东”“升”“西”“落”),就像你背单词时先拆解句子。2.动用毕生所学(模型“回想”知识)大模型并不是真有一个“数据库”,而是依靠训练时海量的知识联结:(类似人类的经验积累)内在规律:从上学过的教材、论文、百科中记住过“地球自转导致太阳视运动”这个常识。猜测套路:统计
- MATLAB学习之旅:数据插值与曲线拟合
Evaporator Core
matlabmatlab学习算法
在MATLAB的奇妙世界里,我们已经走过了一段又一段的学习旅程。从基础的语法和数据处理,到如今,我们即将踏入数据插值与曲线拟合这片充满魅力的领域。这个领域就像是魔法中的艺术创作,能够让我们根据现有的数据点,构建出更加丰富的曲线和曲面,从而更好地理解和描述数据背后的规律。数据插值:用已知点填补空白数据插值是在给定的离散数据点之间,通过某种方法估算出中间未知点的方法。这就好比我们在一幅拼图中,有些碎片
- 深入浅出机器学习:概念、算法与实践
倔强的小石头_
AI机器学习算法人工智能
目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习(SupervisedLearning)无监督学习(UnsupervisedLearning)强化学习(ReinforcementLearning)机器学习的一般流程总结引言在当今数字化时代,数据量呈爆炸式增长。机器学习作为一门多领域交叉学科,致力于让计算机系统从数据中自动学习模式和规律,进而实现对未知数据的预测和
- 大语言模型架构:从基础到进阶,如何理解和演变
运维小子
语言模型人工智能python
引言你可能听说过像ChatGPT这样的AI模型,它们能够理解并生成自然语言文本。这些模型的背后有着复杂的架构和技术,但如果你了解这些架构,就能明白它们是如何工作的。今天,我们将用简单的语言,逐步介绍大语言模型的架构,并且展示这些架构是如何随着时间演变的。1.大语言模型架构概述大语言模型(例如GPT、BERT、T5)是基于神经网络的计算模型,它们通过分析大量文本数据,学习语言的结构和规律。语言模型的
- 基于Hadoop的天气数据分析系统的设计与实现-计算机毕业设计源码+LW文档
qq_375279829
hadoop课程设计eclipse毕业设计毕设
摘要随着全球气候变化的日益严峻,精准的天气数据分析和预测变得至关重要。Hadoop作为大数据处理领域的领军技术,其分布式计算框架和海量数据存储能力为天气数据分析提供了强大的支持。该系统能够收集、整合并分析来自全球各地的气象数据,通过挖掘数据中的潜在规律,提高天气预报的准确性和时效性。此外,该系统还有助于发现气候变化的趋势,为政府决策、农业生产、交通运输等领域提供科学依据。因此,基于Hadoop的天
- 什么是机器学习?
CM莫问
机器学习模型机器学习人工智能算法
一、概念(维基百科)机器学习是人工智能的一个分支。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。二、主要特点机器学习的主要特点包括:1、数据驱动:机器学习模型的性能主要依赖于输入的数据。数据的质量和数量直接影响模型的准确性和泛化能力,所谓“Garbagein,garbag
- 【IT规划设计】IP地址规划参考思路
supportlx
网络
1.IP地址规划原则目前集团的IP地址欠缺统一规划,存在分配不合理和不连续情况,极大增加网络运维和系统运维的难度。缺乏IP地址分配和回收的管理机制,容易造成IP地址冲突。不同业务混合在一个VLAN地址段,不同安全域的IP地址范围没有关联规律,比较杂乱,不好记忆,缺乏IP指导规范。需要对IP地址管理进行梳理和规范。新IP地址规划原则如下:新的地址规划将兼容现有的集团地址空间分配原则,同时也会对一些功
- 数据分析:彩票中奖号码分析与预测
LensonYuan
python学习教程数据挖掘数据分析统计学习
预测双色球彩票的中奖号码是一个典型的随机事件,因为每个号码的出现概率是独立的,且历史数据并不能直接用于预测未来的开奖结果。然而,我们可以通过统计分析来了解号码的分布规律,从而提供一些可能的参考。样例数据【点击下载】统计分析步骤频率分析:统计每个号码在历史数据中出现的频率。遗漏分析:统计每个号码在历史数据中未出现的期数。热号与冷号:根据频率和遗漏情况,区分热号(出现频率高)和冷号(出现频率低)。组合
- 数字引擎驱动价值裂变:企业数字化转型的五大实现路径
Light60
数字化转型价值实现数据驱动流程优化组织变革
摘要数字化转型已成为企业重构竞争优势的核心战略。本文通过解构数字化转型的价值实现逻辑,提出以战略领航、数据驱动、流程再造、生态协同、组织进化为核心的"五维动力模型",系统阐述企业通过数字化实现业务增长、效率提升和模式创新的具体路径。结合京东、海尔、马士基等标杆案例,揭示数字化转型从技术应用到价值创造的关键跃迁规律,为企业提供兼具战略高度与实操价值的转型指南。关键词:数字化转型、价值实现、数据驱动、
- 2025年AI技术趋势深度解析:从World Model到智能共生,如何重塑未来?
weixin_74887700
人工智能
一、AI从实验室走向物理世界1.WorldModel元年:3D模型开启物理智能时代2025年被视为“世界大模型(WorldModel)”的元年,AI从文本、图像等低维数据处理跃升至理解物理世界规律的3D模型阶段。例如,李飞飞团队主导的LWM(世界模型)将推动自动驾驶、工业仿真等领域的突破,AI可通过虚拟环境模拟复杂物理交互,优化决策效率。应用场景:自动驾驶测试(如Waymo)、工业设计仿真、灾害预
- 人类社会的本质是什么?
初学者↑
毛选
毛选中最接近本质的八句话,句句都是处理一切事物都适用的顶级法则,你最好背下来,能用一辈子。第一句话,谁是我们的朋友?谁是我们的敌人?这个问题是革命的首要问题。正确归因的能力,是一个人真正清醒且能够进入人生上升螺旋的开始。透过表象看本质,抓住本质找规律,运用规律才能改变世界。这句话能成为毛选开篇的第一句话,就是因为这是一句无限接近于底层规律的话。原文里讨论的是阶级问题,放在生意里照样适用。谁赚我的钱
- (九万字)面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析
快撑死的鱼
人工智能回归pythonpytorch
面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习(ML)理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论,包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中,给定带标签的数据,算法尝试学习从输入到输出的映射关系;无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构;强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
- 鸢尾花分类项目 GUI
编织幻境的妖
分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- 灰色系统理论及其关联分析方法
青橘MATLAB学习
算法matlab数学建模
前言在现实世界中,许多系统的内部结构、参数及特征并未完全被人们认知。例如,粮食产量受肥料、气象、政策等多因素影响,但各因素与产量间的定量关系难以明确。这类部分信息已知、部分信息未知的系统被称为灰色系统。灰色系统理论从数据本征特性出发,通过有限信息挖掘系统规律,为信息匮乏或紊乱的问题提供建模与分析方法。本章将介绍灰色系统的基本概念及其核心方法——关联分析,揭示如何通过动态态势量化解决实际问题。§1灰
- 温度传感器的工作原理
JZMSYYQ
温度传感器功能测试
温度是一个基本的物理量,自然界中的一切过程无不与温度密切相关。温度传感器是最早开发,应用zui广的一类传感器。温度传感器的shi场份额大大超过了其他的传感器。从17世纪初人们开始利用温度进行测量。在半导体技术的支持下,本世纪相继开发了半导体热电偶传感器、PN结温度传感器和集成温度传感器。与之相应,根据波与物质的相互作用规律,相继开发了声学温度传感器、红外传感器和微波传感器。两种不同材质的导体,如在
- Python 函数-调用函数
赔罪
Python系统学习python开发语言
目录抽象调用函数数据类型转换练习小结我们知道圆的面积计算公式为:S=πr2当我们知道半径r的值时,就可以根据公式计算出面积。假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积:r1=12.34r2=9.08r3=73.1s1=3.14*r1*r1s2=3.14*r2*r2s3=3.14*r3*r3当代码出现有规律的重复的时候,你就需要当心了,每次写3.14*x*x不仅很麻烦,而且,如果要把3.14改成3.14
- 跟我一起学Python数据处理(六十八):用图表让数据可视化
lilye66
信息可视化python开发语言pandas
跟我一起学Python数据处理(六十八):用图表让数据可视化大家好!在数据处理的学习道路上,我一直希望能和大家携手共进、共同成长。今天咱们继续深入学习Python数据处理中的重要内容——数据可视化。学会用合适的图表展示数据,不仅能让数据变得直观易懂,还能帮助我们发现数据背后隐藏的信息和规律。话不多说,咱们马上开始今天的学习之旅!一、不同图表的特点与应用场景在数据可视化的世界里,有各种各样的图表,每
- 【华为OD机考】华为OD笔试真题解析(11)--对称美学
油泼辣子多加
华为OD真题解析华为od
题目描述对称就是最大的美学,现有一道关于对称字符串的美学。已知:第1个字符串:R第2个字符串:BR第3个字符串:RBBR第4个字符串:BRRBRBBR第5个字符串:RBBRBRRBBRRBRBBR相信你已经发现规律了,没错!就是第i个字符串=第i-1个字符串的取反+第i-1个字符串,其中取反是R->B、B->R。现在告诉你n和k,让你求得第n个字符串的第k个字符是多少。(k的编号从0开始)输入描述
- 记一次生产事故:MongoDB数据分布不均的解决方案
悲伤荷包蛋hb
mongodbgithub数据库
事故集合:可以很明显可以看到我们这个集合的数据严重分布不均匀。一共有8个分片,面对这个情况我首先想到的是手动拆分数据块,但这不是解决此问题的根本办法。造成此次生产事故的首要原因就是片键选择上的问题,由于片键选择失误,在数据量级不大的时候数据看起来还是很健康的,但随着数据量的暴涨,问题就慢慢浮出了水面,我们使用的组合片键并不是无规律的,片键内容是线性增长的,这就导致了数据的不正常聚集。由于数据分布不
- 机器学习相关基础
星辰瑞云
机器学习
1.预备知识人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能。人工智能学科:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。2.日常生活中的机器学习:①称为RGB(由红色,绿色,蓝色组成),这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合(Underfitting):模型在训练数据上表现不佳,无法很好地捕捉数据中的规律。通
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默