新媒体运营影视传媒
新媒体运营影视传媒

湿吻女神李宓儿近日化身牛仔女郎出席某活动大秀雪白肌肤

湿吻女神李宓儿近日化身牛仔女郎出席某活动现场近日她在某产品活动现场，大秀雪白肌肤，不时摆出各种撩人姿势，场面相当火辣…

当天的活动现场，李宓儿身穿性感比基尼，露出性感酥胸更衬托出她的雪白美肌李宓儿斜躺着，在机器牛背上摆出各种姿势，接着她把衣服拉低，露出漂亮双肩的同时，再次将完美身材展露在大家面前。接受采访时，李宓儿香肩秀出，露出迷人笑容。

中文名：李宓儿

别名：宅男女神

英文名：Tina

国家：中国

身高/体重：175CM/50KG

三围：B90/w67/H90

职业：模特、演员，歌手

个人经历：

2014年获得香港亚洲小姐亚军

2016年世界旅游形象大使

2017年三亚比基尼小姐冠军

李宓儿Tina，内地平面模特、Coser，有着“湿吻女神”之称，毕业于上海师范大学谢晋影视艺术学院，从coser到摄影圈名模，再到出演远征神装版武圣女神，宓儿凭借精致面孔和魔鬼般性感的G级身材，游走在各大镁光灯前，成为众多游戏玩家和摄影师追捧的新一代宅男女神，且李宓儿称自己是个游戏迷，平日的喜好就是玩！游！戏！

你可能感兴趣的:(湿吻女神李宓儿近日化身牛仔女郎出席某活动大秀雪白肌肤)

  • 视频剪辑行业的现状与进阶之路：一个双视角分析 程序员
    视频剪辑行业的现状与进阶之路：一个双视角分析一、现状解析商业角度分析成本控制培训需要投入时间和人力成本快节奏的市场环境要求快速产出人员流动性大，培训投入可能无法获得长期回报市场需求大量内容需要快速产出标准化的剪辑模板更容易管理追求效率大于创新风险规避现成模板降低出错风险统一风格便于品控减少个人风格带来的不确定性剪辑师角度分析职业发展受限难以系统学习完整工作流程创意空间被压缩技能提升遇到瓶颈技能断层
  • 使用DeepEval进行LLM的单元测试 VYSAHF 单元测试log4jpython
    在构建大语言模型（LLM）时，测试是确保模型行为和性能的关键步骤。ConfidentAI推出的DeepEval提供了一套完整的工具包，帮助开发者进行LLM的单元测试和集成测试。结合这些功能，你可以快速迭代，创建更健壮的语言模型。技术背景介绍DeepEval是ConfidentAI开发的一个包，用于语言模型的单元测试和集成测试。它的目标是让开发者能够通过合成数据创建、测试和优化模型，从而实现更高效的
  • 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3腾讯云云计算
    摘要：随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁，一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性，旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
  • Netty源码—2.Reactor线程模型二 东阳马生架构 Netty应用与源码NettyReactor线程模型
    大纲1.关于NioEventLoop的问题整理2.理解Reactor线程模型主要分三部分3.NioEventLoop的创建4.NioEventLoop的启动4.NioEventLoop的启动(1)启动NioEventLoop的两大入口(2)判断当前线程是否是NioEventLoop线程(3)创建一个线程并启动(4)NioEventLoop的启动总结(1)启动NioEventLoop的两大入口入口一
  • DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析：架构、方法与应用全解析 大势下的牛马 搭建本地gpt架构deepseek微调
    1.DeepSeek-R1大模型架构设计与技术特性1.1架构设计DeepSeek-R1作为超大规模语言模型，其核心架构设计包含以下创新：专家混合架构（MoE）采用6710亿参数的混合专家架构（MoE），每个推理过程仅激活370亿参数，实现计算效率与资源利用率的突破性提升。Transformer框架增强基于改进型Transformer架构，结合多头注意力机制（MLA）与动态权重分配技术，优化了长程依
  • 2025年渗透测试面试题总结-某四字大厂实习面试复盘 一面 二面 三面（题目+回答） 独行soc 2025年渗透测试面试指南面试职场和发展安全web安全红蓝攻防python
    网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录一面1.数组和链表各自的优势和原因2.操作系统层面解析和进程3.线程和进程通信方式及数据安全问题4.线程和多进程的选用场景及原因5.SQL注入绕WAF方式6.FUZZ绕WAF的payload长度通常是多少7.不查资料直接写IPv4正则regex8.Fastjson反序
  • AI学习教程DeepSeek使用教程合集 免费下载 oneboxai 学习
    1.DeepSeek本地部署2.Deepseek搭建个人知识库3.DeepSeek提示词详解4.Deepseek使用技巧大全5.DeepSeek提示词大全6.DeepSeek保姆级新手教程7.DeepSeek各类应用8.Deepseek写小说9.DeepSeekV3部署教程10.DeepseekwordExcel11.Deepseek科研论文12.Deepseek开发游戏13.大模型通用一-A1指
  • 技术革命、需求升级与商业生态迭代——基于开源AI大模型与智能商业范式的创新研究 说私域 人工智能开源小程序微信零售
    摘要：本文以技术哲学与商业生态系统理论为分析框架，通过质性研究与案例分析法，系统阐释第三次与第四次科技革命如何通过技术范式创新引发用户需求跃迁，进而驱动商业生态系统的结构性变革。研究聚焦开源AI大模型、AI智能名片、S2B2C商城及小程序源码等前沿技术工具，解构其如何重构"技术赋权-需求进化-商业物种爆发"的价值传导链条。研究发现：技术革命通过创造新需求空间、重构价值网络拓扑结构、降低创新参与门槛
  • 分享12个国内AI对话聊天的免费网站（含DeepSeek大模型） 码上飞扬 人工智能语言模型DeepSeek
    在人工智能领域，基于对话的语言模型已成为当前研究的热点，其中以ChatGPT为代表的模型凭借其卓越的语言理解与交互能力备受瞩目。为帮助用户更好地选择和使用这类AI工具，本文将介绍12个国内可直接体验对话聊天功能的平台，为用户提供实用参考。1、腾讯元宝地址：https://hunyuan.tencent.com/bot/chat腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型，拥有超千亿参数规模，预
  • 面向对象(进阶)(‘封装‘,‘多态‘,‘对象属性‘,‘类属性‘,‘类方法‘,‘对象方法‘及其应用场景) 烈焰猩猩 python
    ‘封装’,'多态’及其应用场景一,封装及其应用场景封装的定义属于面向对象的三大特征之一,就是隐藏对象的属性和现实细节,仅对外提供公共的访问方式.(我们学的函数,类,都是封装的体现).封装的格式__属性名__属性名()封装的好处和弊端好处提高代码的安全性.由私有化来保证提高代码的的复用性.由函数来保证弊端代码量增加了.因为私有的内容外界想访问,必须提供公共的访问方式,代码量就增加了.封装的案例案例需
  • 普通人学习AI应该如何入手？2025年最新AI大模型学习路线+全套学习资料，适合新手小白！ 小城哇哇 人工智能学习大数据语言模型AI大模型agiai
    引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的人开始意识到掌握这项技能的重要性。然而，对于许多没有编程背景或数学基础的人来说，进入AI领域似乎是一个遥不可及的梦想。但实际上，通过合理的规划和适当的学习资源，任何人都可以逐步掌握AI的核心知识，并应用到实际工作中去。本文将为普通读者提供一份详细的2025年最新AI大模型学习路线图，并附带一套完整的自学资料，帮助您从零基础起步，顺利开启AI学习之旅
  • 不会用AI大模型的程序员，5年后必将被淘汰？真相远比你想的更残酷！ 小城哇哇 人工智能语言模型AI大模型DeepSeekOpenAIagi程序员
    前言在技术飞速发展的今天，AI大模型已经成为程序员技能库中的“标配”。如果你还认为AI只是“锦上添花”的工具，那么5年后，你可能真的会被时代无情淘汰。这不是危言耸听，而是技术变革的必然趋势。AI大模型：程序员的“效率革命”AI大模型如DeepSeek等工具，正在彻底改变程序员的开发模式。它们不仅能自动生成代码、优化算法，还能快速解决复杂的技术问题。过去需要几天甚至几周才能完成的任务，现在可能只需要
  • UI自动化测试往往在功能测试之后进行的核心原因 豌豆射手^ 测试ui功能测试
    一、流程效率：避免“过早优化浪费资源”1.功能未定型，频繁修改导致脚本维护成本高实际场景：某电商平台开发初期，前端页面按钮的ID因需求变动频繁更改。此时若投入UI自动化，需不断调整元素定位逻辑，甚至完全重写脚本。对比分析：阶段功能测试方式成本对比开发初期手动功能测试人工快速验证，适应变化，成本低。稳定期UI自动化测试代码维护成本高，反复修改会抵消效率收益。2.瀑布模型与敏捷开发的差异瀑布模型：严格
  • 知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术 一休哥助手 人工智能人工智能
    引言：当AI模型需要"减肥"在人工智能领域，一个有趣的悖论正在上演：大模型的参数规模每年以10倍速度增长，而移动设备的算力却始终受限。GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行，但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。这种矛盾催生了一项神奇的技术——知识蒸馏（KnowledgeDistillation），它就像给AI模型进行"脑外科手术"，将庞然大物的智慧浓缩到轻量模型中。第一章
  • 【愚公系列】《高效使用DeepSeek》023-兴趣技能培训 愚公搬代码 愚公系列-书籍专栏人工智能AIAgentdeepseek学习
    【技术大咖愚公搬代码：全栈专家的成长之路，你关注的宝藏博主在这里！】开发者圈持续输出高质量干货的"愚公精神"践行者——全网百万开发者都在追更的顶级技术博主！江湖人称"愚公搬代码"，用七年如一日的精神深耕技术领域，以"挖山不止"的毅力为开发者们搬开知识道路上的重重阻碍！【行业认证·权威头衔】✔华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家✔开发者社区全满贯：CSDN博客&商业化双料
  • C++文件操作 nqqcat~ c++c++开发语言
    文本文件二进制文件操作文件的三大类ofstream写ifstream读fstream写+读写文件包含头文件#include创建流对象ofstreamofs;打开文件ofs.open("文件路径",打开方式);写数据ofs#includeusingnamespacestd;//stream数据流，小溪//文本文件写文件voidtest01(){ofstreamofs;ofs.open("test.t
  • Pyhton 基础 368. pythonpython开发语言
    初识PythonPython是一种解释型语言Python使用缩进对齐组织代码执行，所以没有缩进的代码，都会在载入时自动执行数据类型：整形int无限大浮点型float小数复数complex由实数和虚数组成Python中有6个标准的数据类型：Number(数字)String(字符串)List(列表)Tuple(元组)Sets(集合)Dictionart(字典)其中不可变得数据：Number(数字)St
  • 凌晨三点的代码和引擎轰鸣声 前端后端程序员
    凌晨三点，我盯着屏幕上第37次报错的算法，随手抓起桌角已经冷透的咖啡猛灌一口。显示器蓝光里，同事阿杰突然弹出一条消息："哥们儿，苏州有个车展能撸代码，去不去？"我对着这句话愣了三秒。车展？在我的认知里，那应该是西装革履的销售围着超模拍宣传片的场合，和我们这种格子衫生物有什么关系？直到阿杰甩来一张海报——黑底荧光绿字刺破视网膜："CISHOWGTSHOW，程序员特别通道，票免费送。"01被编译器耽误
  • 解析稳定率达99.99%！合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉” 算法大数据人工智能图表表格
    随着大模型在社会应用中逐渐普及，人们在享受便利的同时，也面临着“AI幻觉”产生的风险。训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素，近期，上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线，基于领先的智能文档处理技术，对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理，从数据源头降低大模型“幻觉”风险，让大模型在与人类的沟通中“更靠谱”。“大模型加速器2
  • 收入突破 5 万，从大专生到大模型开发-第二篇（下） 智码工坊 AI编程程序人生
    第二篇下：实战案例拆解——我用AI干掉80%重复工作大家好，我是明聪，98年逆袭的大模型研发工程师，前Java转型幸存者，湖北荆州人，毕业武汉某职校。学习心得：突出“普通人破局”的真实挣扎深夜破防：我也想过放弃1：学RAG时，连续3天卡在向量数据库检索效果，甚至想“回去干Java算了”。直到发现LangChain-Chatchat开源项目，直接套用现成框架，才重拾信心。2：第一次面试被质疑“半路出
  • “大国品牌”建设全面启动，工业电商生态加速成型 人工智能
    3月17日，AMT企源与中国工业互联网研究院（简称“工联院”）于北京、上海两地同步举行“大国品牌”电商平台项目启动仪式。工联院相关领导和负责人，AMT企源团队负责人、项目经理和项目骨干，共同出席本次启动仪式。工联院成立于2018年，是工业和信息化部直属的科研机构，承担工业互联网相关的发展战略、规划、政策、标准研究，网络、平台、安全体系建设，国际交流与合作等工作。为落实品牌强国战略，加速优质品牌的培
  • C/C++学习路线概述 DustWind丶 C/C++c++
    根据如下视频和文章总结：想做C语言/C++开发?这些才是你该学的东西！C语言/C++直通企业级开发的详细学习路线节选：肝了半个月，我整理出了这篇嵌入式开发学习学习路线+知识点梳理目录1C/C++学习概述1.1C语言的基础知识1.2C++的基础知识2C/C++编程学习四大件2.1数据结构和算法2.2操作系统2.3计算机网络2.3.1计算机网络分层2.3.2典型协议（以TCP/IP四层模型举例）2.4
  • GitHub霸榜神器！NextChat领衔DeepSeek全栈开发范式 大禹智库 《向量数据库指南》《实战AI智能体》机器学习RAGAI智能体人工智能ManusdeepseekNextChat
    一、项目概况与生态定位NextChat（原ChatGPT-Next-Web）是GitHub上斩获81.2K星标的现象级开源项目，定位为"轻量级AI助手终端"，支持DeepSeek、Claude、GPT-4、Gemini等20+主流大模型。其核心价值在于以5MB超小客户端实现跨平台（Windows/Mac/Linux/iOS/Android）无缝衔接，同时提供云端一键部署方案，成为个人用户与企业私有
  • nextjs 实现rag知识库检索增强的ai问答app *goliter * web开发学习人工智能
    AI-Chat-一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统项目源码：https://github.com/goliter/ai-chat项目简介AI-Chat是一个基于Next.js和React开发的现代化大语言模型的知识库问答系统。该平台提供了简易的对话界面，支持上传文件进行知识库的构建，让用户在与大语言模型进行问答时给与大模型知识库内的相关内容。主要功能上传文件构建属于自己的知识库支持doc,t
  • 使用大语言模型API在AI应用中的实现 qq_37836323 人工智能语言模型自然语言处理python
    随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用，并提供一个简单的demo代码，帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型（如GPT-4）能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务，包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
  • 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐 幂简集成 API新理念语言模型人工智能自然语言处理
    大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
  • [NOIP2011 提高组] 铺地毯 Nerous_ 刷题之路算法c++数据结构
    题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼，组织者在会场的一片矩形区域（可看做是平面直角坐标系的第一象限）铺上一些矩形地毯。一共有nnn张地毯，编号从111到nnn。现在将这些地毯按照编号从小到大的顺序平行于坐标轴先后铺设，后铺的地毯覆盖在前面已经铺好的地毯之上。地毯铺设完成后，组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意：在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2n+
  • 【NLP】 API在大语言模型中的应用 Nerous_ 深度学习自然语言处理语言模型人工智能
    大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）通过API（应用程序接口）为开发者提供了便捷的调用方式，使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节：一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例：智能客服：解析用户问题并生成回复（如ChatGPTAPI）。内容创作：自动生成文章、广告文案或代码（如OpenAI的GPT-4）。技术实现：
  • 数据结构、图论---数组模拟单链表 邻接表 wow_awsl_qwq 数据结构数据结构图论链表
    数组模拟链表或者所谓的邻接表，实际上都是静态链表，以数组下标模拟模拟内存地址，使得可以一开始就给数组分配好连续的一大片空间，而使用中的“内存分配”实际上就是变成了简单的idx++比赛中使用静态链表代替指针型链可以减少内存分配带来的时间消耗，并且使用方式也比较简单比赛中的单链表或者邻接表也可以用vector实现，达到动态内存分配的效果，其实就是类似于指针链表，不过使用方式也比较简单直观比如图论模型：
  • 亿级分布式系统架构演进实战（一）- 总体概要 power-辰南 java技术架构师成长专栏高并发分布式系统微服务架构设计springcloud
    前言不说废话，这次分享是某500强企业真实亿级流量业务中台技术架构演进过程实战。核心目标构建一个兼具高性能、高可用、强一致性的分布式系统，支撑亿级流量场景下的稳定运行。演进路线大纲阶段一：横向扩展（应对万级QPS）核心目标：突破单机性能瓶颈，建立弹性基础[Nginx]/|\[App1][App2][App3]←无状态服务集群\|/[DBProxy]←读写分离中间件/\[Master]←写节点[Sl
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他