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神齐的小马
机器学习分类人工智能
4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类:输出结果只有0或1这种离散结果;感知机线性判别分析Fisher软分类:会输出0-1之间的值作为各个类别的概率;概率生成模型:高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯,主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型:逻辑回归,主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型 模型:f(x
- ChatGPT智能聊天机器人实现
云端源想
chatgpt机器人
以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南,包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源:—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型:HuggingFaceTransformers库(如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2)轻量化方案:微软DeepSpeed或MetaFairScale(降低显存占用)训练框架PyTorchLightning+Acceler
- Ollama 基本概念
Mr_One_Zhang
学习Ollamaai
Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理(NLP)任务的机器学习框架,专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama,用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型(Model)在Ollama中,模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型,能够执行不同的任务,例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型,常见的模型有:deepse
- 人工智能直通车系列24【机器学习基础】(机器学习模型评估指标(回归))
浪九天
人工智能直通车开发语言python机器学习深度学习神经网络人工智能
目录机器学习模型评估指标(回归)1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)3.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)4.决定系数(CoefficientofDetermination,R2)机器学习模型评估指标(回归)1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)详细解释均方误差是回归问
- 计算机组成原理(知识点+易错点,超详细)|第四章 指令系统
sailing_c
计算机组成原理计算机组成原理学习笔记
目录4.1指令系统4.1.1指令集体系结构4.1.2指令的基本格式4.1.3定长操作码指令格式4.1.4扩展操作码指令格式4.1.5指令的操作类型4.2指令的寻址方式4.2.1指令寻址和数据寻址4.2.2常见的数据寻址方式4.3程序的机器级代码表示4.3.1常用汇编指令介绍4.3.2选择语句的机器级表示4.3.3循环语句的机器级表示4.3.4过程调用的机器级表示4.4CISC和RISC的基本概念4
- 从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用
努力的小雨
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首先给大家介绍一个很好用的学习地址:https://cloudstudio.net/columns今天,我们终于将分类器这一章节学习完活了,和回归一样,最后一章节用来构建web应用程序,我们会回顾之前所学的知识点,并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。美食推荐Web应用程序首先,请不要担心,本章节并不会涉及过多的前端知识点。我们此次的学习重点在于机器学习本身,因此我们
- docker容器迁移,以mysql容器为例
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在容器化环境中,容器迁移是确保应用程序在不同环境中平滑部署和运行的关键。本文将详细介绍如何将一个正在运行的MySQL容器从一台机器迁移到另一台机器。特别内网安装数据库等软件时,所需依赖和工具下载困难,可以通过镜像迁移方式完成软件安装。一、准备工作在开始迁移之前,我们需要准备以下几项工作:源机器(A机器):正在运行的MySQL容器。#拉取mysql镜像dockerpullmysql:8.0.25#创
- Python自动化炒股:利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例
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推荐阅读:《程序化炒股:如何申请官方交易接口权限?个人账户可以申请吗?》Python自动化炒股:利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例在当今快节奏的金融市场中,自动化交易和预测模型成为了投资者和交易者的重要工具。Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库,成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来
- 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN
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DNNDNN(DeepNeuralNetworks,深度神经网络)是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数,需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN(convolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络)是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取,通过池化层进行降维,相比较全连接的神经网络,卷积神经网络降低了模型复杂度,减少了模型的参数,
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
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监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 从LLM出发:由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践(全文3w字)
码事漫谈
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文章目录第一部分:AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分:AI开发的核心技术2.1机器学习:AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习:机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构:现代LLM的核
- 精选AI大模型读物:《从ChatGPT到AIGC:智能创作与应用赋能》——探索智能时代的创作力量
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自2023年以来,AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网,其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术―AIGC也引起了互联网圈的关注,打开了人们对AI应用的想象空间。本书从ChatGPT入手,以AIGC为中心,对AIGC的理论知识、应用场景、未来发展等内容进行了全面的梳理。首先,本书对AIGC的概念、技术构成、产业生态、市场现状等进行了讲解,以便读者对AIGC形成一个清
- 深入解析两大AI模型的架构与功能
草莓屁屁我不吃
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在人工智能(AI)领域,自然语言处理(NLP)一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步,我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中,Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型,各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。本文将详细解析Gemini和ChatGPT的系统架构、功能特性及其背后的技术原理。Gemini模型详解技术背景与架构Gemini,顾名思义,意
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机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中,机器学习(ML)技术已经成为一种强大的工具,用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包,用于进行第一性原理计算,特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso,以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
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作者:KTO原文:Next.js博客项目-快速起步简介:从nextjs博客模板开始,快速配置搭建自己的博客项目。部署出来的网站样式可以参考原文的网站。Next.js博客项目-快速起步使用的模板我们使用的模板是:tailwind-nextjs-starter-blog该模板有1.0版本和2.0版本。本文以1.0版本为例进行介绍。1.环境配置安装Node.js首先,确保你的机器上已安装Node.js。
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
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从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记
栀子清茶
1024程序员节论文阅读计算机视觉人工智能笔记学习
摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展,定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集,并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理,广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。一、简介第一部分“简介”主要介绍了实例分割的背景、定义和挑战。
- 数据增强正在杀死你的模型:90%开发者不知道的回译质量陷阱
人工智能
1回译增强的核心机理1.1跨语言语义重构原理目前文本数据增强方面效果较好的增强方法。回译数据增强(Back-translationAugmentation)是基于神经机器翻译的文本再生技术,其核心运作流程包含三个关键阶段:语义编码阶段:源语言文本通过NMT模型编码为中间语义表示跨语言迁移阶段:语义表示解码为目标语言文本(建议选择阿尔巴尼亚语、斯瓦希里语等低资源语种)语义重构阶段:目标语言文本二次编
- 新手村:数据预处理-异常值检测方法
嘉羽很烦
机器学习机器学习
机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础(变量、循环、函数)、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放(标准化/归一化)、数据可视化(Matplotlib/Seaborn)。二、渐进式学习
- 新手村:数据预处理-特征缩放
嘉羽很烦
机器学习线性回归算法机器学习
新手村:数据预处理-特征缩放特征缩放(FeatureScaling)是数据预处理中的一个重要步骤,特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级,从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化(Standardization)和归一化(Normalization)。常见的特征缩放方法标准化(Standardization)将特征转换为均值为0,标准差为1的标
- 过拟合:机器学习中的“死记硬背”陷阱
彩旗工作室
人工智能机器学习人工智能
在机器学习中,过拟合(Overfitting)是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑:当模型过于“聪明”时,可能会陷入对训练数据的过度依赖,从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践,深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合?过拟合是指模型在训练数据上表现极佳,但在新数据(测试数据或真实场景数据)上表现显著下降的现象。通俗来说,模型像一个“死记硬背的学生”,记住了训练集中
- Adaptive AUTOSAR之状态管理模块(STM)
weixin_42130902
AdaptiveAUTOSAR架构
1.STM简介状态管理(STM)负责根据从其他AUTOSAR自适应平台应用程序或自适应应用程序接收的信息确定其任何内部状态机的状态。STM使用提供的网络管理字段(NetworkHandle)控制(部分网络)的状态。STM与执行管理(EXM)交互,以请求功能组和机器状态,以输入由项目需求确定的特定状态。功能组状态可能还依赖于网络管理(NM)状态。STM通过ara::com服务提供对其内部状态的访问。
- 【Python】已解决:pip安装第三方模块(库)与PyCharm中不同步的问题(PyCharm添加本地python解释器)
屿小夏
pythonpippycharm
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 如何在github上参与开源项目
这个懒人
github开源软件
1.创建GitHub账号如果你还没有GitHub账号,首先需要注册一个:访问GitHub官网。点击右上角的“Signup”按钮,填写注册信息并完成注册。2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目,你可以通过以下方式找到感兴趣的项目:搜索项目:在GitHub首页的搜索框中输入关键词,例如“机器学习”、“Web开发”等。使用高级搜索功能,通过语言、标签等过滤条件找到合适的项目。浏览Tren
- 到底选谁?oelove 婚恋系统10.0和金媒10.3都升级了
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目前都是婚庆类程序的佼佼者,两套系统很多网友不知道选哪个!我分享下我的建议,两套系统我都有目前OElove旗舰版(含商城插件+情感系统插件)金媒最新也是10.3旗舰版。1.对比性能架构两套系统我都在用,性能方面的话OElove因为非全开源所以运行效率要低一些特别是早期5.0之前版本运行期来就更慢了,体验滑坡,后来官方又把架构重新写了一边速度块了很多,金媒程序本身是全开源所以运行没问题。2.功能和稳
- 【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例
柳柳的博客
AI大模型测试用例
在软件开发过程中,测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。然而,软件系统的复杂性不断增加,手动编写测试用例的工作量变得异常庞大,且容易出错。DeepSeek基于人工智能和机器学习,它能够依据软件的需求和设计文档,自动生成高质量的测试用例,显著减轻人工编写测试用例的负担。体验一把用DeepSeek编写测试用例,还生成清晰直观的思维导图,整个流程十分顺畅。这篇文章讲解如何使用deepseek生成功能
- Python依赖管理工具分析
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python开发语言
Python的依赖管理工具一直没有标准化,原因主要包括:历史发展的随意性:Python发展早期对于依赖管理的重视程度不足,缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性:Python社区庞大且分散,众多开发者和团队各自为政,根据自己的需求和偏好开发工具,缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景:Python应用场景广泛,从Web开发到数据科学、机器学习、系统管理脚本等。不同场景对依赖管理有着不
- 【大模型实战篇】对比包括QwQ-32B在内的不同推理模型的吞吐量表现
源泉的小广场
大模型推理模型性能对比推理吞吐量生成吞吐量qwq推理模型大模型vllm
因为项目对推理模型的性能有比较高的要求,因此对目前一些主流的推理模型做了对比,包括QwQ-32B、QwQ-32B-GPTQ-INT4、QwQ-32B-GPTQ-INT8、Light-R1-14B-DS进行了吞吐量的对比实验。实验采用A800机器,测试双卡部署以及四卡部署的模式,推理框架采用vllm,关于部署的细节参考《vllm本地部署阿里最新的QwQ-32B推理模型》。模型参数链接如下:模型名称参
- Python个人学习笔记(2):编程入门知识与基础语法介绍
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樵夫老师Python零基础课程个人学习笔记python学习笔记
一、注释(一)作用1.对代码进行解释和说明避免自己忘了写的代码是做什么的——写给人看的,机器不运行不要去注释你代码做了什么,而要去注释我的代码为什么要这么做。用于记录思路、实现方法、代码功能注释很重要,大厂很重视,尤其日企2.调试代码报错的一篇代码,从下到上一句一句加#,依次运行,如果某行代码加了#后,程序运行成功,那么就是这行有问题,但这个方法不好。(二)注释方法1.单行注释==句子前加#快捷键
- Python Turtle 海龟画图 官方文档
Leleprogrammer
python开发语言后端turtle
turtle---海龟绘图源码:Lib/turtle.py概述海龟绘图很适合用来引导孩子学习编程。最初来自于WallyFeurzeig,SeymourPapert和CynthiaSolomon于1967年所创造的Logo编程语言。请想象绘图区有一只机器海龟,起始位置在x-y平面的(0,0)点。先执行importturtle,再执行turtle.forward(15),它将(在屏幕上)朝所面对的x轴
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题,一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的,突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多,起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交,较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ,发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl,复制一份,重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式,保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本,是我在这几年开发中的总结,今天把他放出来,也算是一种分享吧,现在在我的项目中也在用!包括日期验证、比较,非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI(4)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果:
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系,一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q:ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大,属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的,但如果不进行分表数据太多,执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具:linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理:使用一个和原表数据结构一样的表,替换原表。
linux shell内容如下:
=======================开始 
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一,也是从事的咱们现在最流行的专业(计算机)。本科三流学校,为了能有个更好的跳板,进入了考研大军,非常有幸能进入研究生的行业(具体学校就不说了,怕把学校的名誉给损了)。
先说一下自身的条件,本科专业软件工程。主要学习就是软件开发,几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流,也就是让老师带着学生学点东西,然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字,又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的,working memory则是线程的工作内存,它保存有部分main memory变量的拷贝,对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度,注意不是上限,是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下:http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统,虽然也自己一直学习技术,但是感觉还是有所欠缺,准备花几个月的时间,把互联网的东西,以及一些基础更加的深入透析,结果这次比较意外,有点突然,下面分享一下感受吧!
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架,以Junit4为核心,
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架,应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下,有关itest的具体使用如下:
1.在Maven中引入itest框架:
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况,于是在网上找到了pinyin4j这个工具包,非常有用,别的不说了,直接下代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集(Disjoint-set)-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件,发现PrintWriter输出后文件存在乱码,解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件:
BufferedReader
从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小。大多数情况下,默认值就足够大了。
通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时,排序语句必须放在最后面才正确,如下:
只能在union的最后一个子查询中使用order by,而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So:
如果unoin的几个子查询列名不同,如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法:
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache(06)——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种,监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中,Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中,如果是chrome 34,则不能打开该设计器,其他浏览器可以,
经证实为bug,参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为,找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口,总是不成功,折腾了好几天,实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来,希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用,让后面进来的开发者能快速的接入,而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天,甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了,本人还算文明。
如果你能搜到本贴,说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话,有些猎头比较专业,但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了,自然也了解了他们的工作,包括操作手法,总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐,以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人,根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业,企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘,通常是需要用人的部门提出招聘条件,由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO(desktop/minimal)、Cloud(AWS/阿里云)、Virtualization(VMWare、VirtualBox)
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验,当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件:
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S