- 数学:从宇宙密码到人工智能的核心语言
Acd_713
数学学习
——解析数学本质、历史演进与未来革命的3000年全景图一、数学本质论:宇宙的元语言1.1数学实在论的拓扑诠释根据丘成桐的卡拉比-丘流形理论,物理定律可表述为:MCY↪CPn满足c1(M)=0\mathcal{M}_{CY}\hookrightarrow\mathbb{C}\mathbb{P}^n\quad\text{满足}\quadc_1(\mathcal{M})=0MCY↪CPn满足c1(M)=
- 用物理信息神经网络(PINN)解决实际优化问题:全面解析与实践
青橘MATLAB学习
深度学习网络设计人工智能深度学习物理信息神经网络强化学习
摘要本文系统介绍了物理信息神经网络(PINN)在解决实际优化问题中的创新应用。通过将物理定律与神经网络深度融合,PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。实验表明,PINN相比传统数值方法及强化学习(RL)/遗传算法(GA),在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词:物理信息神经网络;优化任务;深度学习;强化学习;航天器轨道一、
- 太翌氏文化产业: AGI架构部署
太翌修仙笔录
deepseek第三代人工智能agi架构人工智能
在之前RGOA-重力算法等基础上,分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式,是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理RGOA(GravitationalSearchAlgorithm)是一种基于物理引力定律的优化算法,通过模拟粒子在引力场中的运动来寻找最优解。其核心公式为:Fij=GmimjRij2+ϵ和a
- 电阻在电路中的不同作用及阻值选择详述
DeepGpt
器件选型硬件工程
一、电阻的常见作用限流(CurrentLimiting)描述:限制通过电路或元件的电流,保护器件(如LED)。特点:根据欧姆定律(R=V/I)计算阻值。阻值选择:取决于电流大小和电压降。分压(VoltageDivision)描述:与其他电阻串联,分担电压,提供特定电平。特点:常用于电位器或信号调整。阻值选择:根据分压比(Vout=Vin×R2/(R1+R2))计算。上拉/下拉(Pull-up/Pu
- 从单块巨石到星辰大海:分布式与微服务的本质思考
斗-匕
分布式微服务架构
一、分布式系统:宇宙观的代码映射1.核心命题的进化单机时代(1960s-2000s):冯·诺依曼架构的终极演绎,摩尔定律撑起性能天花板分布式觉醒(2000s-):CAP定理的启示——放弃"完美系统"的幻想,在妥协中寻找最优解2.分布式三定律物理定律:光速限制下的通信延迟不可消除经济定律:成本边际效应决定拆分粒度组织定律:康威定律的幽灵始终在场(系统架构≈组织架构)3.典型范式对比模式特征案例主从架
- 【人工智能】大模型的Scaling Laws(缩放定律),通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。
本本本添哥
013-AIGC人工智能大模型人工智能深度学习机器学习
缩放定律(ScalingLaws)是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论,其核心思想是通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。这一理论最早由OpenAI在2020年提出,并在随后的研究中得到了广泛验证和应用。ScalingLaws就像是指导手册一样,告诉我们在构建和训练AI模型时应该注意什么,以最经济有效的方式得到最好的成果。这有助于推动技术进步的同时也促进了可持
- 思考–如何学习陌生的知识
后知后觉的先行者
思考学习
思考–如何学习陌生的知识面对新知识的学习,可以遵循以下系统化的方法,既提高效率又减少迷茫感:一、明确学习目标:打破“学什么都要学全”的误区核心原则二八定律:80%的实用场景只需掌握20%的核心知识。场景驱动:明确“学这个知识要解决什么问题?”(例如:学Python是为了数据分析还是自动化办公?)。快速定位重点通过行业标杆案例、岗位JD或技术文档,提取高频关键词(如“神经网络”之于AI、“API调用
- 单片机学习规划
鬼手点金
技术感悟单片机嵌入式硬件
学习单片机是一个系统化的过程,以下是一个合理的学习规划,帮助你从基础到进阶逐步掌握单片机开发技能。第一阶段:基础知识准备电子基础:学习电路基础知识:电阻、电容、电感、二极管、三极管等。掌握基本电路分析方法:欧姆定律、基尔霍夫定律等。了解数字电路基础:逻辑门、触发器、计数器等。C语言编程:学习C语言基础:数据类型、运算符、控制语句、函数、数组、指针等。熟悉C语言在嵌入式开发中的应用:位操作、结构体、
- 蓝桥杯 2022 Java 研究生省赛 3 题 质因数个数
菜鸟0088
蓝桥杯java职场和发展
importjava.util.Scanner;//1:无需package//2:类名必须Main,不可修改publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscan=newScanner(System.in);//唯一分离定律任何一个数都可以被分解为两个质数相乘的形式//所以找质因数当一个数能longn=scan.nextLong
- Meta:基于数据关系的LLM高效预训练
大模型任我行
大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源:arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力。本文认为有效的预训练数据应该在组级别进行管理,将一组数据点作为一个整体而不是独立的贡献者。为此,我们提出了一种新的数据高效预训练方法GroupLevelDataInfluenceMo
- 机器学习----奥卡姆剃刀定律
AI自修室
计算机视觉面试题机器学习人工智能
奥卡姆剃刀定律(Occam’sRazor)是一条哲学原则,通常表述为“如无必要,勿增实体”(Entitiesshouldnotbemultipliedbeyondnecessity)或“在其他条件相同的情况下,最简单的解释往往是最好的”。这一原则由14世纪的英格兰逻辑学家和神学家威廉·奥卡姆提出。它提倡在解释现象时,应尽量减少假设和复杂性,优先选择最简单的解释。奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启
- 《数字围城与看不见的手:网络安全的经济哲学简史》
安全
(楔子:从青铜铸币到数据流)公元前7世纪,吕底亚人将琥珀金铸成硬币,货币流动催生了人类的安全难题——如何防止赝品渗透经济血脉。2023年,某跨国电商平台因API接口漏洞,每秒有317个虚拟账户在暗网交易数字资产。这组跨越时空的数据揭示永恒定律:财富形态决定安全范式,防护技术永远比攻击手段晚进化0.618个黄金分割周期。一、数据资本论:生产要素的惊险跳跃当亚当·斯密凝视别针工厂时,他看到的劳动分工正
- 嵌入式硬件篇---数字电子技术中的逻辑运算
Ronin-Lotus
嵌入式硬件篇嵌入式硬件数字电子技术逻辑运算
、文章目录前言一、基本逻辑运算1.与运算(AND)符号真值表功能应用2.或运算(OR)符号真值表功能应用3.非运算(NOT符号真值表功能应用4.异或运算(XOR)符号真值表功能应用5.同或运算(XNOR)符号真值表功能应用二、组合逻辑运算1.与非(NAND)符号真值表特点应用2.或非(NOR)符号真值表特点应用3.三态逻辑(Tri-state)符号功能应用三、逻辑运算的扩展规则1.德摩根定律(De
- 第二个问题-阿西莫夫三定律的理解
释迦呼呼
AI一千问人工智能
阿西莫夫三定律是由科幻小说家艾萨克·阿西莫夫提出的机器人伦理准则,旨在确保机器人(或人工智能,AI)在与人类互动时,优先保护人类的安全和利益。这三个定律分别是:机器人不得伤害人类,或坐视人类受到伤害。机器人必须服从人类的命令,除非这些命令与第一定律相冲突。机器人必须保护自己,除非这种保护与前两个定律相冲突。以下从几个方面详细探讨如何理解这一定律:1.阿西莫夫三定律的本质:伦理框架而非技术规范阿西莫
- 将对象中的数据根据key映射到数组对象中
神探小白牙
jswindows
data对象值如下{"tp_out":"","code":"20180202SC0NW0052","tn_out":"","tn_standar":"15","cod_out":"","nh_out":"","nh_in":"","tp_standar":"0.5","nh_standar":"5","cod_in":"","name":"镇生活污水处理设施","tn_in":"","cod_st
- CPU多级缓存结构以及缓存一致性协议MESI
又菜又爱玩٩( ö̆ ) و
并发编程缓存硬件架构
CPU多级缓存结构现代CPU分为物理核和逻辑核,比如我们日常办公电脑常见的4核8线程,就是指的4个物理核、8个逻辑核。超线程的技术使得一个物理核可以同时做两件事,也就是执行两个线程,但是能真正执行两个线程的场景很少。Java中API获取的核数,就是指的逻辑核。CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展,然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。现代CPU为了提升执行效率,减少CPU与内存
- 传统的自动化行业的触摸屏和上位机,PLC是否会被取代?
何工13763355074
运维工业自动化巨控GRM550巨控GRM530
传统的自动化行业的触摸屏和上位机是否会被取代?在工业自动化领域,触摸屏和上位机长期扮演着核心角色,尤其在污水处理、化工生产等场景中,它们通过实时数据采集、逻辑控制、报警联动等功能,保障了生产设备的稳定运行。然而,随着工业互联网技术的快速发展,以PLC、4G/5G网络和云服务为基础的远程监控解决方案逐渐兴起。本文将从技术演进、行业需求及实际案例出发,探讨传统设备是否会被新兴技术取代。一、传统触摸屏与
- 符号学习初学代码——从开普勒第三定律到万有引力定律
Merci美滋滋
学习python机器学习
备注PINN——physicsinformedneuralnetworkSR——symbolicregression代码详细分析见评论区链接一、SR_testimportnumpyasnpT=np.array([0.241,0.615,1,1.881,11.862]).reshape(-1,1)R=np.array([0.381,0.723,1,1.524,5.023]).reshape(-1,1
- Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory
UnknownBody
LLMDailytransformer深度学习人工智能语言模型
本文是LLM系列文章,针对《BeyondScalingLaws:UnderstandingTransformerPerformancewithAssociativeMemory》的翻译。超越缩放定律:用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。这种现象不能用经验缩放定律来解
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
- 斜面摩擦系数测量仪产品特点及参数介绍
milaiyiqi
测试工具功能测试
COF-05斜面摩擦系数仪是一种专门用于测量物体与表面之间摩擦系数的精密设备。它通过模拟不同倾斜角度下的滑动情况,来计算两个接触面之间的摩擦力大小,进而得出摩擦系数。这项技术在材料科学、工程学以及质量控制领域有着广泛的应用。工作原理斜面摩擦系数仪的基本工作原理基于牛顿力学定律,尤其是重力和摩擦力的相互作用。测试时,将待测样品放置于一个可以调节角度的斜面上,然后逐渐增加斜面的角度直到样品开始滑动。根
- 《电磁学》第十二章
请向我看齐
电机电控电机电磁
以下是《电磁学》第十二章的常见内容,以张三慧编著的《大学物理学电磁学(第3版)》为例:12.1电荷电荷是一种物质属性,有正、负电荷两类,同性相斥、异性相吸。起电方法包括摩擦起电,即电荷从一物体转移到另一物体;感应起电,即电荷在同一物体上移动。电荷守恒定律表明电荷不能创造,也不会自行消失,只能从一个物体转移到另一个物体,在整个过程中电荷的代数和守恒。电荷的量子化指物体带电量是基本电荷的整数倍。电荷具
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
- CES 2025 NVIDIA Project DIGITS 与更多突破性发布全解析
新加坡内哥谈技术
人工智能科技生活自动化深度学习
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/观看视频B站链接:【年尾特献:AI的规模定律(scalinglaw)和芯片业达到瓶颈了吗
- 基于泰勒展开改进的物理信息神经网络
天天酷科研
物理信息网络PINN神经网络人工智能深度学习
基于泰勒展开改进的物理信息神经网络一、引言1.1、研究背景和意义物理信息神经网络(PINN)作为一种结合物理模型和数据驱动的新型神经网络模型,近年来在科学计算和工程应用中展示了广泛的应用前景。PINN通过将物理定律嵌入到神经网络的损失函数中,能够在缺乏大量数据的情况下,有效地解决复杂的物理问题。这种方法不仅提高了模型的预测准确性,还增强了模型的泛化能力和解释性,因此在流体力学、材料科学、地球科学等
- 大语言模型多代理协作(MACNET)
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython教学2021论文语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型多代理协作(MACNET)ScalingLarge-Language-Model-basedMulti-AgentCollaboration提出多智能体协作网络(MACNET),以探究多智能体协作中增加智能体数量是否存在类似神经缩放定律的规律。研究发现了小世界协作现象和协作缩放定律,为LLM系统资源预测和优化提供了思路。研究背景与动机:大语言模型(LLMs)因神经缩放定律展现出强大能力,
- 2025年2月第一周国内外科技资讯精选(软件工程与Python领域)
虫洞没有虫
科技资讯\好文分享科技python开发语言
一、AI与Python工具链的深度整合OpenAI与谷歌的模型竞赛OpenAI推出的免费推理模型o3-mini在数学代码生成和物理模拟领域表现突出,尤其擅长生成符合物理定律的代码(如动态Shader、游戏逻辑),开发者可通过PythonAPI快速集成其能力13。谷歌的Gemini2.0Pro模型支持调用谷歌搜索工具和执行代码,显著提升了Python在数据驱动型AI应用(如自动化科研分析)中的开发效
- 『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普!
AI大模型前沿研究
大模型笔记笔记DeepseekdeepseekR1Deepseekv3GPTO1GPTO3
国外大神对DeepSeekR1的科普!文章目录一、Explainer:What'sR1&EverythingElse?时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量(新的规模定律?)强化学习(新的规模定律?)模型蒸馏(新的规模定律?)2025年的预测地缘政治:Distealing结论讨论二
- 2025年Python领域最新国际动态与技术趋势解析(截至2025年2月)
虫洞没有虫
Python资讯python开发语言
一、AI与Python的深度融合:从模型部署到开发工具OpenAI与谷歌的模型竞赛OpenAI近期推出的免费推理模型o3-mini在数学代码生成和物理模拟领域表现突出,尤其在Python生态中,开发者可通过API快速集成其能力。例如,生成符合物理定律的代码(如动态Shader或游戏逻辑)时,Python因其简洁性成为首选调用语言。而谷歌的Gemini2.0系列(如Pro版本)支持调用谷歌搜索工具和
- 惯性制导 科普
不知道是谁2
惯性制导imugps制导技术
惯性制导是一种导航技术,它利用物体保持其运动状态的特性,即惯性,来进行导航。这种导航系统的核心组成部分包括加速度计,用于测量设备本身的加速度,以及积分器,它们结合地球的地心引力数据来计算出方向和速度。惯性制导系统不需要外部信号(如GPS),因此即便在卫星信号受阻或干扰的地方也能工作,常用于飞机、导弹、舰船等需要自主导航的场合。它的工作原理基于牛顿第一定律——物体会保持匀速直线运动,除非受到外力作用
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s