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一、引言在信息爆炸的时代，科学知识的收集与整理变得尤为重要。通过构建一个科学知识收集网站，我们可以高效地获取、整理和展示各类科学知识，为科研人员、学生以及科学爱好者提供便利。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术构建这样一个网站，涵盖从目标网站分析到数据存储与展示的完整流程。二、目标网站分析选择一个合适的科学知识网站作为数据源是构建收集网站的第一步。以中国科学院（http://www.cas.
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项目源码地址：https://github.com/wuxiaohuaer/webpack5-vue-admin一、什么是微前端微前端是一个比较宏观的概念，他的核心就是独立，开发独立、部署独立，比较适合大的团队来进行重量级项目开发。从MicroFrontends官网可以了解到，微前端概念是从微服务概念扩展而来的，摒弃大型单体方式，将前端整体分解为小而简单的块，这些块可以独立开发、测试和部署，同时仍
- 第三十个问题-讲讲Agent、MCP、OpenAI Responses API
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1.Agent（智能体）136定义与核心功能Agent是什么：能够自主执行复杂任务的智能实体，通常基于大语言模型（LLM）构建，配备指令和工具，可独立完成多步骤任务（如网络搜索、文件处理、自动化操作等）18。应用场景：客服自动化、法律文档检索、代码审查、数据输入、股票分析等36。OpenAI的Agent生态：DeepResearch：自动生成带引用的研究报告。Operator：通过控制浏览器光标执
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- 大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
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1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim
- 大模型工程师学习日记（十四）：检索增强生成（RAG）
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学习langchain深度学习人工智能开发语言
如何递归分割文本递归分割(recursively)，这个文本分割器是用于通用文本的推荐工具。它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割，直到块足够小。默认的字符列表是["\n\n","\n","",""]。这样做的效果是尽可能保持所有段落（然后是句子，再然后是单词）在一起，因为这些通常看起来是语义上相关的文本块。文本如何分割：根据字符列表。块大小如何衡量：根据字符数量。下面我们
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1、编写逻辑使用分类(Category)的方法拓展NSString，本文使用NSString(Markdown)，NSString的分类来编写一个通用方法，使用正则表达式匹配字符串实现去除特殊字符，并自定义文字属性。在接入AI大模型后，返回的字符串会带有特殊字符用于做文字处理，下面代码简单进行了文字处理展示。2、代码实现1、NSString+Markdown.h#importNS_ASSUME_N
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通义千问：阿里巴巴的AI大模型深度解析在人工智能（AI）技术日新月异的今天，大型语言模型作为其中的佼佼者，正逐步改变着我们的生活与工作方式。阿里巴巴推出的通义千问，作为这一领域的佼佼者，以其卓越的性能和广泛的应用场景，引起了业界的广泛关注。本文将从通义千问的简介、模型架构、技术特点与优势、应用场景以及未来发展等多个方面，对其进行全面解析。一、通义千问简介通义千问是由阿里云开发的一款大型语言模型，旨
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系统架构中间件论文系统架构设计师软考高级软件产品线
论文：论软件产品线技术文章目录摘要正文总结摘要根据“十五”国防科技重点实验室—“机载XXPD火控雷达性能开发与评估实验室”的建设需求。我所在的中国x集团公司x所电子对抗研究部组织了用于该实验室目布式联网试验，主要任务是试验机载雷达的各项技术指标，模拟较逼真的雷达信号环境和其他电磁信号环境，检查机载雷达工作性能、探测和跟踪精度及飞机综合火控系统性能。我担任了该软件系统负责人。我成功的将软件产品线技术
- 2280将数组和减少的最少操作次数（贪心算法） 分析+源码+证明
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题目解析请你返回将nums数组和至少减少一半的最少操作数。这句话相当于最后数组和小于等于最开始数组和的一半。1.1算法原理解法：贪心+大根堆（堆顶为最大值）具体策略：每次挑选数组中最大的数，进行减半，直到数组和减少到至少一半为止。举例：初始nums的和为5+19+8+1=33。以下是将数组和减少至少一半的一种方法：选择数字19并减小为9.5。选择数字9.5并减小为4.75。选择数字8并减小为4。最
- 人大预算联网监督系统
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人大财政预算联网监督是建立和完善中国特色社会主义预算审查监督制度的有益探索，是贯彻实施预算法，加强对政府全口径预算决算审查监督，推动实施全面规范、公开透明预算制度的客观需要，是对人大预算审查监督工作的创新发展。项目地址：Github、国内Gitee演示地址：http://silianpan.cn/bss/以下是演示角色和账号（密码同账号）：超级管理员：seal_adminXXX市人大管理员：xxx
- DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震
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导语：当全球AI产业还在为GPT-4的1750亿参数惊叹时，中国团队DeepSeek以颠覆性创新撕开了大模型领域的“铁幕”。这款首个引发国际学术界集体关注的中文大模型，正从技术底层重构产业规则，其冲击波已蔓延至硬件、软件、商业模式的每个角落。一、算力霸权瓦解：低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构（MoE）动态路由算法，在同等效果下将模型激活参数压缩
- 谷歌Gemini 3大模型发布，AI领域再掀波澜！
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在人工智能的浩瀚宇宙中，每一次重大突破都如同一颗璀璨的新星，照亮我们对未来的想象。而近期，谷歌发布的Gemini3大模型，无疑是其中最为耀眼的存在，它在AI领域激起的波澜，迅速蔓延至全球科技圈，引发了广泛关注与热烈讨论。随着AI技术的迅猛发展，我们已经见证了众多令人惊叹的创新成果。从智能语音助手到图像识别技术，从自动驾驶汽车到医疗诊断辅助系统，AI正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。在这
- 1046. 【USACO题库】3.2.2 Stringsobits__01串
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题目:题目描述考虑排好序的N(N<=31)位二进制数。你会发现，这很有趣。因为他们是排列好的，而且包含所有可能的长度为N且含有1的个数小于等于L(L<=N)的数。你的任务是输出第I（1<=I<=长度为N的二进制数的个数）大的，长度为N，且含有1的个数小于等于L的那个二进制数。输入从文件kimbits.in中读入数据。共一行，用空格分开的三个整数N，L，I。输出输出到文件kimbits.out中。共
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关于大语言模型（LLM）的潜力是否被高估，目前学术界和产业界存在显著分歧。以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。例如，通过解决卡雷尔编程谜题（KarelPuzzle），模型在没有直接接触环境信息的情况下，正确率从初始的随机指令提升至92.4%，并展现出对
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目录一、PO(PersistentObject)二、DO(DomainObject)三、TO(TransferObject)四、DTO(DataTransferObject)五、VO(ViewObject)六、BO(BusinessObject)七、POJO(PlainOrdinaryJavaObject)八、DAO(DataAccessObject)九、Entity对象转换与使用场景总结何时使用
- 【守望绿色田园】揭秘基本农田保护的“五不准”制度
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在这个快速发展与变革的时代，守护脚下的每一寸耕地，保障国家粮食安全显得尤为重要。今天，就让我们一起深入了解一个至关重要的农业政策——“基本农田保护实行‘五不准’制度”。这不仅是农民朋友需要了解的法律常识，也是每位关心中国粮食安全与可持续发展人士的必修课。前言：基本农田，国之命脉基本农田，是指按照一定时期人口和社会经济发展对农产品的需求，依据土地利用总体规划确定不得占用的耕地。它是确保国家粮食安全的
- Mahilo技术深度解析：构建下一代人机协同智能系统的开源框架
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一、框架定位与技术突破Mahilo作为2025年最受关注的多智能体协作框架，其创新性在于实现了人机协同的闭环控制与智能体自主协作的动态平衡。根据GitHub仓库数据显示，该框架在开源首周即获得3.2k星标，在医疗、金融、工业等领域的15个场景验证中，任务执行效率提升58%。核心技术创新混合通信协议：支持点对点(P2P)与层级式通信的灵活切换，在911紧急响应场景测试中，医疗/物流/通信智能体的协作
- OTSU算法 （大津算法）理解&代码
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OTSU算法：对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法，又称大津阈值分割法，是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。从大津法的原
- （大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型 学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！
大模型老炮
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一、初聊大模型1、什么是大模型？大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
- OTSU算法（大津算法）
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算法opencv人工智能二值化
Otsu算法（大津算法）是一种经典的图像二值化方法，其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤：1.基本思想假设图像由前景（目标）和背景两部分组成，且两者的灰度分布存在明显差异（直方图呈现双峰）。Otsu算法通过寻找一个阈值，使得前景与背景之间的类间方差最大，从而将图像分割为二值图。2.数学推导（1）计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数，得到直方图h[i]（i为
- 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images
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无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性，经过第一阶段的粗对齐后，图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域，特别是在高分辨率和大视差的情况下，设计了低分辨率变形分支，先在低分辨率下对图像进行处理和学习
- 探索Hyperlane：用Rust打造轻量级、高性能的Web后端框架
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引言在Web开发的世界里，性能和效率是每个开发者追求的终极目标。如果你正在寻找一个兼具速度、安全性和开发便捷性的后端框架，那么基于Rust语言开发的Hyperlane绝对值得你的关注！Hyperlane是一个轻量级、高性能的HTTP服务器框架，专为现代Web服务设计，旨在让开发者以最小的代价构建出强大的网络应用。本文将带你深入了解Hyperlane的独特魅力，并通过实用示例和推广内容激发你立即尝试
- Gemini 2.0 Flash
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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/过去一年，人工智能领域取得了令人瞩目的进展。如今，备受期待的Gemini2.0系列首款模
- 模型的秘密武器：利用注意力改善长上下文推理能力
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【导语】在大语言模型（LLM）不断刷新各项任务记录的今天，很多模型宣称能处理超长上下文内容，但在实际推理过程中，复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。今天，我们就以《AttentionRevealsMoreThanTokens:Training-FreeLong-ContextReasoningwithAttention-guidedRetrieval》为蓝本，带大家通俗解读如何利用Transf
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一、React18的里程碑意义React18作为近年来最具革命性的版本更新，标志着前端开发正式进入并发渲染时代。这个版本不仅带来了底层架构的革新，更重新定义了现代Web应用的性能标准与开发范式。根据npm官方统计，React18发布首周下载量突破1800万次，GitHub星标数新增3.4万，充分展现了开发者社区对其技术价值的认可。二、架构革命：并发模式深度解析2.1并发渲染原理//传统同步渲染模式
- 计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测（主页有源码）
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深入浅出C++STL：统领STL全局深入浅出C++STL：统领STL全局github主页地址前言一、STL的前世今生1.1什么是STL？1.2STL版本演进二、STL六大核心组件详解2.1容器（Containers）容器性能对照表2.2算法（Algorithms）2.3迭代器（Iterators）2.4仿函数（Functors）2.5适配器（Adapters）2.6空间配置器（Allocators
- 老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常
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老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常探索Doris与Hudi的完美融合智能查询优化华丽转身-不止于快的进化Doris+Hudi湖仓一体的"艺术之美"大数据江湖中流传着这样一个传说：有一位数据科学家，整日为查询性能发愁，夜夜加班优化SQL。直到有一天，他发现了Doris与Hudi的"天作之合"，顿时开启了"飞毛腿"模式——查询速度快得连老板都不敢相信！如今，这个传说
- apache ftpserver-CentOS config
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的 性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目，高度整合封装而成的高效，高性能，强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址：http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现，但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受，于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件，顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作（比如：view,edit,dial），以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后，只要调用startActivity()，Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序，并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成，中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒，第二个数字表示分钟，第三个数字表示小时，后面三个数字表示日，月，年，< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候，由于是每天定时执行，所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源：http://poj.org/problem?id=2421
题意：还是给你n个点，然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路：对于已经有边的点，特殊标记一下，加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在，又保证了所求的结果正确。
代码：
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法（Extract Method）
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法（Extract Method）是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候，这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记：
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码，放到目标方法中。其实，当方法足够复杂的时候，提取方法也会变得复杂。当然，如果提取方法这种重构手法无法进行时，就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的，网上查了查居然没有一个是完整的答案，现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时，设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径），命名为Logs；
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三：泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell，不可避免的接触到了很多数学知识，其中数论最多，如素数，斐波那契数列等，很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余，从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到，这个类本质应该还是一个散列表，只是前面有Identity修饰，是一种特殊的HashMap。
简单的说，IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像，凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层，使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点，设置透明度为21%，大小为修饰区域的1/3左右（比如胳膊宽度的1/3），再沿纹理方向（比如胳膊方向）进行修饰。
所有修饰完成后，对该润饰图层添加噪声，噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法，所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户，字段只有一个uid)，这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法（2,3,10,10）
dsjt
算法
这是人类算24点的方法？！！！
事件缘由：今天晚上突然看到一条24点状态，当时惊为天人，这NM叫人啊？以下是那条状态
朱明西 : 24点，算2 3 10 10，我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生，结果跑跑同学扫了一眼说，算出来了，2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题，文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时，发现了一个问题。 <?php
- 对象与关系之间的矛盾：“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库（RDBMS）存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年，而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括：类的层次关系必须绑定为关系模式（将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！
接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
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- Hadoop集群工具distcp
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rock无kerberos权限认证，stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone，采用hdfs
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- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本（用于备份mysql数据库）： 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中，输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源（中）——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
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Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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你点的