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智能与优化
多线程mfcuic++开发语言windows
文章目录前言一、工作线程与界面线程的区别1.在子线程中创建模态对话框2.在子线程中创建非模态对话框二、界面线程1.界面线程的创建总结前言多线程3:MFC中用户界面线程的相关操作。一、工作线程与界面线程的区别工作线程与界面线程主要是针对MFC中的线程来说的。默认情况下,通过CreateThread函数创建出来的线程都为工作线程。MFC中的函数AfxBeginThread有两种重载方式,一是创建工作线
- 《AI 大模型 ChatGPT 的传奇》
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析课程设计springbootvue.js算法数据结构
《AI大模型ChatGPT的传奇》——段方某世界100强企业大数据/AI总设计师教授北京大学博士后助理:1三6三二四61四五41AI大模型的概念和特点1.1什么是”大模型、多模态“?1.2大模型带来了什么?1.3大模型为什么能产生质变?1.4算法层面的跃升1.4.1RNN到transformor1.4.2扩散模型diffusion1.4.3跨模态的CLIP框架1.5AIGC的耀眼成果1.5.1AI
- 大模型专栏博文汇总和索引
Donvink
大模型transformer深度学习人工智能语言模型
大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记,主要包括以下几个子专栏:DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文,目前暂时先按照不同的技术领域划分子专栏,子专栏之间的内容可能会有交集,不完全是独立的。为了方便查阅相关模块的内容,故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
- 阿里重磅模型深夜开源;DeepSeek宣布开源DeepGEMM;微软开源多模态AI Agent基础模型Magma...|网易数智日报
网易数智
网易数智日报开源人工智能大数据业界资讯aiAIGC
阿里重磅模型深夜开源:表现超越Sora、Pika,消费级显卡就能跑2月26日,25日深夜阿里云视频生成大模型万相2.1(Wan)正式宣布开源,此次开源采用Apache2.0协议,14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源,同时支持文生视频和图生视频任务。据阿里云官方介绍,14B版本万相模型在指令遵循、复杂运动生成、物理建模、文字视频生成等方面表现突出,在权威评测集Vbench中,万相
- DeepSeek智能引擎:高效重塑创作与开发
智能计算研究中心
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内容概要DeepSeek智能引擎通过创新的混合专家架构(MixtureofExperts),在670亿参数规模下实现了多模态智能处理能力的突破性进展。该架构通过动态路由机制,使模型在处理复杂任务时能够自动调用最适配的专家模块,相较于传统单体模型,其推理效率提升约40%,同时保持90%以上的参数利用率。系统核心功能模块对比如下:功能模块核心能力应用场景处理速度(Tokens/s)DeepSeekCh
- 跨框架模型演进与行业应用路径
智能计算研究中心
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内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
- 金融风控与医疗影像算法创新前沿
智能计算研究中心
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内容概要在金融风控与医疗影像交叉领域,算法创新正推动两大行业的技术范式变革。联邦学习算法通过分布式数据协作机制,在保证隐私安全的前提下,显著提升金融风险预测模型的泛化能力。医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络(3D-CNN)架构,实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割,诊断准确率较传统方法提升23.6%。值得关注的是,可解释性算法(如LIME和SHAP)的深度应用,使两类场景中的模型决策
- 字节的豆包和Kimi 的优劣势对比
eso1983
javapython算法
字节豆包、Kimi(月之暗面)和深度求索(DeepSeek)三款AI助手的对比分析,涵盖核心技术、功能特性、优劣势及适用场景.1.核心能力对比维度豆包(字节跳动)Kimi(月之暗面)DeepSeek(深度求索)技术基础基于字节自研云雀大模型,多模态能力突出,依托抖音/头条数据生态。Moonshot自研长文本大模型,专注超长上下文理解。自研模型聚焦复杂逻辑推理与代码生成,垂直领域优化。长文本处理支持
- DeepSeek应用领域全景解析:驱动产业智能化升级的六大核心方向
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能AI编程深度学习
一、引言:DeepSeek为何成为产业智能化首选?作为国产大模型的标杆产品,DeepSeek凭借其万亿级参数规模、MoE混合专家架构和多模态交互能力,正在重构产业智能化升级的技术路径。本文基于官方技术文档与行业实践案例,深入剖析DeepSeek在六大核心领域的应用突破与商业价值实现二、技术底座:支撑多领域落地的三大创新架构1.Transformer-XL增强架构通过引入Multi-HeadLate
- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能深度学习机器学习
第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
- 大模型安全 | “创造未来,安全同行” 北京站·第九期「度安讲」 技术沙龙开放报名
大模型
「创造未来,安全同行」第九期“度安讲”技术沙龙即将同大家见面。本期「度安讲」技术沙龙将于12月20日在北京召开。在大模型技术快速迭代的今天,如何构建安全可靠的应用环境已成为业界关注的焦点。本次沙龙将由行业领军专家,深入探讨多模态、终端大模型等前沿领域的安全议题,从防护机制、评测体系、落地实践等维度展开分享,旨在通过专业对话与经验分享,共同描绘大模型安全发展蓝图。
- 2025,AI变现有哪些机遇与挑战?
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大模型的能力边界在不断拓宽,主流云端大模型普遍具备了多模态推理能力。技术路线上,也不再局限于算力堆叠,而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。并且,投入更小、更垂直的小模型涌现,为特定领域的应用提供了更高效的解决方案。与此同时,我国大模型领域仍然存在多方面痛点,例如:云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等,仍是市场
- 基于MatrixOS的多模态数据智能平台:技术架构与实现路径
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在数字化和智能化的时代,数据已成为企业创新和决策的关键要素。然而,随着数据量的爆炸式增长,尤其是非结构化数据的激增,如何有效管理和利用这些数据成为了一个巨大的挑战。矩阵起源公司推出的MatrixOS,一个基于MatrixDC、MatrixOne和MatrixGenesis的多模态数据智能平台,为这一挑战提供了创新的解决方案。矩阵起源与MatrixOS简介矩阵起源成立于2021年,致力于构建开放的技
- 多模态|开源多模态模型Emu3 & 多模态预训练模型CLIP对比
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AI之眼人工智能AI多模态预训练模型CLIP
Emu3官方介绍我们推出了Emu3,这是一套新的最先进的多模态模型,仅使用next-token预测进行训练!通过将图像、文本和视频分词到一个离散空间中,我们在多模态序列的混合上从头开始训练单个转换器。Emu3在生成和感知方面都表现出色Emu3在生成和感知任务方面都优于几个成熟的任务特定模型,超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等旗舰开放模型,同时消除了对扩散或组合架构的需求
- AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览(arXiv方向):2024.07.20-2024.07.25
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- (5-2-01)DeepSeek多模态大模型架构:Janus模型(1)
码农三叔
训练RAG多模态)架构人工智能transformerDeepseek大模型多模态
5.2Janus模型Janus多模态模型的设计核心在于视觉编码的解耦。传统多模态模型通常使用单一的视觉编码器来处理多模态理解和视觉生成任务,但由于这两种任务对视觉特征的需求存在显著差异,单一编码器往往难以同时满足两种任务的需求,从而导致性能瓶颈。为了解决这一问题,Janus模型提出了双路径视觉编码架构,将多模态理解和视觉生成任务的视觉编码过程完全分离,从而避免了任务间的冲突,并显著提升了模型在多模
- ChatGPT版本差异分析大全
爱吃青菜的大力水手
chatgpt人工智能
1.核心功能差异多模态支持:GPT-4o支持文本、图像和音频的多模态输入与处理,适合需要结合多种媒体形式的任务(如设计、多媒体内容生成)。o1系列(o1-preview/o1-mini)仅支持纯文本处理,但专注于深度推理和分析。GPT-3.5是早期版本,仅支持文本,且性能和上下文理解能力较弱。2.推理与准确性o1系列在复杂推理任务中表现卓越:通过CoT(链式推理)技术分解复杂问题,在医学临床案例测
- DeepSeek各模型现有版本对比分析
墨染夜雨笺
DeepSeekAI
文章目录一、基础模型系列:V1到V3的演进二、专用模型系列:推理与多模态三、版本选型与商业化趋势DeepSeek作为最近特别火爆的模型,本文将对DeepSeek现有的主要版本进行对比分析,涵盖参数规模、训练数据、功能改进、应用场景和性能表现等方面。一、基础模型系列:V1到V3的演进DeepSeek-V1发布时间:2024年1月特点:首代模型,专注于自然语言处理(NLP)和编码任务,支持128K标记
- VBA第十四期 一个有声音的进度条
jimin_callon
数据库java服务器
用窗口制作的进度条虽然直观,但有一个缺点就是窗口必须设置为非模态,这样就导致如果想让程序后台运行的同时完成其它工作时程序会报错。下面的实例是在工作之余想到的一个有趣的尝试,就是用Application.Speech.Speak这个调用嵌入到循环里面,同时通过状态栏显示完成情况,两者结合就可以达到进度条效果。PrivateSubCommandButton3_Click()Dimrw,cl,rw1,d
- DeepSeek技术系列之解析DeepSeek蒸馏技术
小叔技研社
AIGC人工智能
大模型落地之痛当前千亿级大模型面临严峻的部署困境:GPT-4级模型的单次推理成本高达0.01美元,而工业场景往往要求响应速度<200ms。传统蒸馏技术虽能压缩模型,但普遍存在精度滑坡超过15%的问题——直到DeepSeek提出多模态渐进框架MPD,一、什么是蒸馏技术蒸馏技术定义模型蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种将大型复杂模型(教师模型,比如:DeepSeekR1671B
- AI提示工程的挑战与演进
大囚长
机器学习科普天地人工智能
目前让AI按照工作流正确的工作依然存在着提示挑战,提示工程实际上是一套逻辑严密的工作。根据当前技术发展及行业实践,AI按照工作流正确执行任务仍面临显著的提示工程挑战,而提示工程本身也正在从零散经验向系统化、逻辑严密的方法论演进。以下是具体分析:一、当前AI工作流的提示挑战复杂任务分解与逻辑连贯性多步骤任务建模困难涉及跨工具、多模态的任务(如“分析数据→生成图表→撰写报告”)需精确拆解子任务并定义依
- 论文学习3:深度学习增强的光声成像(PAI)的最新进展(综述)
superace7911
基于机器学习的光声图像处理机器学习图像处理
原文链接有空可以细看,这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像(PAI)的介绍,它结合了光学和超声成像的优点,为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习(DL)在解决PAI中存在的技术限制(如硬件限制、生物特征信息缺乏等)方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集:监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构:卷积神经网络(CNN)、U-形神经网络(U-Net)和
- 架构师论文《论湖仓一体架构及其应用》
pccai-vip
架构软考论文
软考论文-系统架构设计师摘要作为某省级商业银行数据中台建设项目技术负责人,我在2020年主导完成了从传统数据仓库向湖仓一体架构的转型。针对日益增长的支付流水、用户行为埋点及信贷审核影像文件等多模态数据处理需求,原有系统存在存储成本激增、实时分析能力不足等问题。新平台需整合12个核心业务系统数据资源,建设支持实时反欺诈、客户画像分析的高性能数据底座。本项目采用Iceberg+Spark架构实现湖仓一
- Windows程序设计28:MFC模态与非模态对话框
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Windows程序设计windowsmfcc++开发语言
文章目录前言一、创建模态对话框1.创建模态对话框模板2.绑定自定义对话框类3.创建模态对话框DoModal4.销毁模态对话框二、创建非模态对话框1.创建对话框模板2.绑定自定义对话框类3.创建非模态对话框Create、ShowWindow4.销毁非模态对话框5.销毁自身窗口指针总结前言Windows程序设计28:MFC模态与非模态对话框。一、创建模态对话框创建模态对话框主要分为如下四步,这里新建一
- 20250221 NLP
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自然语言处理人工智能
1.向量和嵌入https://zhuanlan.zhihu.com/p/634237861encoder的输入就是向量,提前嵌入为向量二.多模态文本嵌入向量过程1.文本预处理文本tokenizer之前需要预处理吗?是的,文本tokenizer之前通常需要对文本进行预处理。预处理步骤可以包括以下内容:1.标准化大小写转换:将文本转换为统一大小写(通常是小写)以减少词汇表大小。去除标点符号:除去不必要
- 知识库管理中台架构:数据资产激活与企业效率跃升
Baklib-企业帮助文档
其他
内容概要现代企业知识库管理中台架构的演进已突破传统文档存储范式,转向以智能分类引擎与动态数据治理为核心的认知计算体系。基于AI驱动的语义解析技术与分布式大数据处理框架,该架构实现了非结构化数据的多模态特征提取与知识图谱映射。其中,Baklib在数字体验平台(DXP)领域展现的跨系统整合能力,通过API接口标准化设计打通了CRM、ERP等业务系统的数据孤岛,其多级权限管理体系与实时版本控制机制保障了
- DeepSeek高能AI:低成本高效应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek高能AI系统通过混合专家架构(Mixture-of-Experts)实现了技术范式的突破,其670亿参数的模型规模在保证计算效率的同时,构建了多模态处理能力的技术护城河。该系统整合自然语言处理与视觉语言理解的双通道架构,使文本生成、图像解析和跨模态推理形成协同效应。在应用层面,该模型通过动态路由机制实现功能模块的精准调度,为学术研究、商业运营和技术开发提供多场景解决方案。核
- SAM应用:医学图像和视频中的任何内容分割中的基准测试与部署
烧技湾
AI&ComputerVisionSAMMED2SAN医学图像分割分割一切
医学图像和视频中的任何内容分割:基准测试与部署目录摘要:一、引言1.1SAM2在医学图像和视频中的应用二.结果2.1数据集和评估协议2.2二维图像分割的评估结果三讨论四局限性和未来的工作五、方法5.1数据来源和预处理5.2微调协议5.3评估指标总结关键字:SAM、分割一切基础模型、医学图像、视频、多模态最近医学分割模型发展迅速,基于SAM的医学图像处理得到了进一步的发展。为了追踪医学图像处理的最新
- 前端demo: 前端图片预览组件Viewer.js组件封装
Bee.Bee.
前端demo前端javascriptjquery
1.简介Viewer.js是一款强大的图片查看器。我们通过Viewer.js在页面上添加强大的图片查看功能,同时,这款优秀的插件配置操作起来也非常的方便下载地址:GitHub-fengyuanchen/viewerjs:JavaScriptimageviewer.2.支持的功能支持53个选项支持23种方法支持17个事件支持模态和内联模式支持触摸支持移动支持缩放支持旋转支持缩放(翻转)支持键盘跨浏览
- RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRAG知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
汀、人工智能
AIAgentLLM工业级落地实践人工智能ragflowGraphRAG多智能体AIAgent智能编排
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRAG知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验1.RAGflow简介最近更新:2024-09-13增加知识库问答搜索模式。2024-09-09在Agent中加入医疗问诊模板。2024-08-22支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02支持GraphRAG启发于graphrag和思维导图。2024-07-
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一