- 浅谈RPA
烽火联营
人工智能
RPA(RoboticProcessAutomation)机器人自动化近期已在各行业受到广泛关注,在金融、消费品、物流、制造等行业有了大量的成功应用案例。RPA主要通过计算机自动处理一系列重复性任务,可以帮助企业创造显著的增长和效率率提升。I.RPA发展现状A.RPA定义RPA是一种支持软件解决方案,它使用机器人技术自动完成人类日常的重复性任务,从而提高企业工作效率和减少员工的劳动强度,同时还可以
- 【从漏洞到防护:浅谈Docker不容忽视的安全问题】
OpsEye
docker网络安全安全运维
从漏洞到防护:浅谈Docker不容忽视的安全问题文章目录前言一、Docker存在的漏洞二、场景案例三、安全基线标准总结前言在网络时代,几乎所有编写的软件和应用都存在潜在的漏洞,想要完全没有漏洞的应用是几乎不可能实现的,当然Docker也不例外。Docker容器技术在提供高效、可移植的软件部署环境的同时,也带来了一些安全挑战。针对Docker自身的漏洞,黑客的攻击手段层出不穷,给企业带来了多方面的挑
- 利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析
快撑死的鱼
Python算法精解python深度学习开发语言
利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中,手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。随着深度学习技术的飞速发展,通过构建和训练神经网络模型,手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。本文将以Python为主要编程语言,结合深度学习的核心技术,详细解析手写数字识别的实现过程,并探讨如何进一步优化模型以提高
- 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的?
yuanpan
机器学习神经网络transformer
机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结,涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变:1.早期神经网络:感知机(Perceptron)时间:1950年代末至1960年代。背景:感知机由FrankRosenblatt提出,是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成,可以用于简单的二分类任务。特点:输入层和输出层之间直接连接,没有隐藏层。使用简单的
- Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism
小源er
图论和图神经网络机器学习机器学习深度学习人工智能
摘要传统的图卷积网络关注于如何高效的探索不同阶跳数(hops)的邻居节点的信息。但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角。当数据包含噪声或者图不完备时,这种方式会限制模型的表达能力。由于数据的测量或者收集会不可避免的会出现错误,因此基于固定结构的图模型表达能力是不充分的。本文提出了基于注意力机制的多视图图卷积网络,将拓扑结构的多个视图和基于注意力的特征聚合策
- IOT物联网平台简单介绍
可乐加.糖
IOT物联网物联网iot智慧城市
物联网平台简单介绍文章目录物联网平台简单介绍1、什么是物联网平台2、物联网平台的网络模型3、国内常见的物联网平台4、物联网平台南向北向南向接口北向接口5、物联网平台的意义物联网的意义主要体现在以下几个方面:6、物联网平台的应用智能家居智能城市工业自动化医疗保健农业零售物流等其他行业1、什么是物联网平台物联网平台(TheInternetofThings,简称IOT)物联网平台是指用于连接、管理和控制
- 知识蒸馏:从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)
AI仙人掌
人工智能AI人工智能深度学习语言模型机器学习
知识蒸馏通过迁移教师模型(复杂)的知识到学生模型(轻量),实现模型压缩与性能平衡。核心在于利用教师模型的软标签(概率分布)替代独热编码标签,学生模型不仅学习到教师模型输出数据的类别信息,还能够捕捉到类别之间的相似性和关系,从而提升其泛化能力核心概念知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移。在实际应用中,无论是大规模语言模型(LLMs)还是其他类型的神经网络模型,都会通过softmax
- 迁移学习入门
EmbodiedTech
人工智能大模型迁移学习人工智能机器学习
迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。一般预训练模型具备复杂的网络模型结构;一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型,基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候,以transformer架构来划分:Encoder-Only:只有编码器部分的模型,代表:BERTDecoder-Only:只要解码器部
- 【Java】ReadWriteLock浅谈
风起云涌~
java开发语言jvm
一,概述在多读少写的场景下,可以使用读写锁优化性能。读锁本质是一种共享锁,即,如果ReadLock获取锁成功,只会阻塞WriteLock锁的获取,不会阻塞其它线程ReadLock锁的获取。而写锁就是正常的独占锁。二,简单实例一个简单demo,读者可体会。publicstaticvoidmain(String[]args){ReadWriteLocklock=newReentrantReadWrit
- 【Java】StampedLock浅谈
风起云涌~
java开发语言
1,概述在多读少写的环境,相比于ReadWriteLoock,StampedLock性能更胜一筹。试着想一下,如果使用ReadWriteLoock,当1万个读请求过来时,写的操作插入,就会被阻塞。但StampedLock不会,后者不基于AQS实现,它采用乐观锁的思维。所谓的乐观,即读取的时候,不会阻塞当前线程,相应会返回一个邮票,state。读取完毕后,只要验证手上的邮票判断数据是否变化即可,随后
- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
程序先锋
《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型,并通过设备上的私
- Pytorch 小记 第八回:GoogleNet卷积神经网络模型代码
Start_Present
pytorchcnn神经网络分类python深度学习
本次小记,提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外,对代码中不容易理解的部分进行了讲解。本代码的平台是PyCharm2024.1.3,python版本3.11numpy版本是1.26.4,pytorch版本2.0.0+cu118,d2l的版本是1.0.3importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchv
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
人工智能sklearnpython
一、人工智能,机器学习,深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- python语言对代码的块结构不敏感_浅谈python(二)--python代码规范
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对于每一门语言来说,都有自己的编码规则,编程时是不可以违背这些准则的,一旦不遵守这个准则,程序就会报错无法执行,本节将介绍下python的一些编码规则。1、代码缩进与冒号首先介绍下代码缩进有什么用处,代码缩进是指通过在一行代码的前输入若干空格或者制表符来表示行与行之间的层次关系,每一种编程语言一般都需要代码缩进进行规范程序代码的层次结构,让代码清晰易于解读。对于其它的语言来说,代码缩进作为一种良好
- 浅谈Python项目开发&管理
、烟雨楼
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本文主要探讨的是个人在Python项目开发&管理这块的一些经验之谈,经过在团队实践后主要内容总结如下:基础环境管理编码标准&规范化远程开发项目脚手架环境管理使用Anaconda和Pipenv共同管理Python项目环境环境管理这块是个很普遍的问题,其面临的问题如下:如何对不同项目,任意Python版本的环境进行管控如何对不同项目,内外网Python依赖库进行管控(有些包是公司内部开发,那么对于项目
- 计算机网络知识点全梳理(一.TCP/IP网络模型)
hrhcode
计算机网络计算机网络tcp/ip网络
目录TCP/IP网络模型概述应用层什么是应用层应用层功能应用层协议传输层什么是传输层传输层功能传输层协议网络层什么是网络层网络层功能网络层协议数据链路层什么是数据链路层数据链路层功能物理层物理层的概念和功能写在前面本系列文章:计算机网络知识点全梳理(二.HTTP知识点总结)计算机网络知识点全梳理(三.TCP知识点总结)计算机网络知识点全梳理(四.IP知识点总结)TCP/IP网络模型概述在同一台设备
- NPU的工作原理:神经网络计算的流水线
绿算技术
NPU架构介绍神经网络人工智能深度学习
NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤:1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据(如图像、语音)通过接口传输到NPU。3.计算执行·NPU根据模型结构,依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作,高效完成计算。4.结果输出·计算完成后,输出结果(如分类标签、检测框)返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下,NPU的任
- 孪生网络模型,当训练集与测试集共用一个数据集时,训练准确率为100%,而测试准确率仍在50%左右浮动
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)pytorch机器学习
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述【问题】孪生网络模型,测试效果异常:当训练集与测试集共用一个数据集(样本、标签完全相同)时,训练准确率为100%,而测试准确率仍在50%左右浮动(正常来说测试的都
- 【Java网络编程】OSI七层网络模型与TCP/IP协议簇
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网络通信网络tcp/ip网络协议
1.1、OSI七层网络模型OSI七层网络模型中,每层的功能如下:应用层:人与计算机网络交互的窗口。表示层:负责数据格式的封装,如加密、压缩、编解码等。会话层:建立、终止、管理不同端间的会话连接。传输层:提供端到端(两台机器)之间的传输机制,以及提供流量控制、出错效验。网络层:逻辑寻址,IP地址,在下两层的基础上向资源子网提供服务。数据链路层:负责建立和管理节点间的链路,将数据封装成帧,进行可靠传输
- 浅谈Linux中的Shell及其原理
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浅谈Linux中的Shell及其原理Linux中Shell的运行原理github地址前言一、Linux内核与Shell的关系1.1操作系统核心1.2用户与内核的隔离二、Shell的演进与核心机制2.1发展历程2.2核心功能解析2.3shell的工作流程1.用户输入命令2.解析器拆分指令3.扩展器处理动态内容变量替换通配符扩展命令替换4.执行器运行命令5.内核处理系统调用6.返回结果关键组件协作三、
- 浅谈StarRocks数据库简介及应用
微笑的曙光(StevenLi)
数据库数据库
StarRocks是一款高性能的实时分析型数据库,专为复杂的SQL查询提供极高的性能,尤其适用于数据分析场景。它是一款开源的新一代极速全场景MPP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)数据库,致力于构建极速和统一的分析体验。StarRocks兼容MySQL协议,用户可以使用MySQL客户端和常用的BI(BusinessIntelligence,商业智能)工具进行
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:基于GoogLeNet完成CAFIR10分类
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深度学习框架pytorch深度学习pytorch分类GoogLeNet人工智能CAFIR10
本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet,本文我们使用该网络模型解决一个实际问题,也就是使用它完成CAFIR10分类,其实就这些任务而言,我们只要搭建好模型,然后把数据喂进去就行了,其它的地方都是一样的,就是网络模型不一样。代码
- 【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结
X.AI666
大模型LLM面试合集面试分布式人工智能语言模型
9.总结1.数据并行数据并行,由于其原理相对比较简单,是目前使用最广泛的分布式并行技术。数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作,还可以对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。我们首先以PyTorch数据并行的发展(DataParallel、DistributedDataParallel、FullyShardedDataParallel)为主线进行讲述了数据并行的技术原理。同时,也简述了D
- linux课程总结
mightySheldor
linux课程
linux世界很大,我想去学学。从第一周到现在,每周的博客分享对我的帮助很大。不仅将自己学到的东西写下来加深了印象,同时也方便自己和别人日后查阅。虽然只是入门讲解,但是希望能对像笔者一样的菜鸟有帮助。一、每周bolg汇总下面是对每周blog的一个导航和概述。第一周:浅谈计算机是如何工作的通过这个简单的c程序,大致分析了计算机的工作情况,主要是栈的调用。冯诺依曼机指出程序与数据一样存贮,按程序编排的
- 浅谈基于saas模式的ERP优劣以及未来发展分析
微笑的曙光(StevenLi)
业务发展javamongodbsql
SaaS模式在ERP中的应用已经越来越广泛,尤其是在中小企业和初创企业中。SaaSERP通过云计算技术,将ERP系统部署在云端服务器上,企业用户只需通过互联网浏览器即可访问和使用,无需在本地安装和维护复杂的软件和硬件基础设施。这种模式大大降低了企业的初期投资成本,提高了业务的灵活性和响应速度。同时,SaaSERP还支持多租户架构,多个用户可以同时使用同一套系统而互不干扰,进一步提高了资源的利用率。
- 浅谈React的Diff算法,简单易懂!
赵小左
前端javascript开发语言react.jsdiff算法
react16之前,主要是通过递归遍历Vdom树来查找不同。对有变化的部分重新生成真实的DOM。在react16之后,则是引入了新的架构Fiber架构,在Reconciler(协调器)中会进行Diff算法。流程如下:第一次渲染的时候,不进行diff,而是直接将vdom转成Fiber,在内存中构workInProgressFiber树,构建完成之后用它来替换currenFiber,再去通知渲染器进行
- HALCON联合C#检测表面缺陷——视觉检测浅谈
奔跑的郑
视觉检测人工智能计算机视觉
今天和大家浅谈一下工业视觉检测,纯属个人见解。做了很多年视觉检测,总会有一些或多或少的感悟1.大家在学习之前首先要弄明白,你具体的目的是什么,就像大家来购买这个专栏一样,你的目的一定要清楚,你想在这个专栏得到什么。如果你的期望是购买这个专栏,学习之后你就可以天下无敌了,对不起,这个专栏做不到:这个专栏只是对你的一种提升,可能之前你的功力是3级,学习这个专栏后你的功力能提高到5级。只是拿这个专栏做个
- LLM大模型技术实战4:热门开源LLMs对比和选型
大模型学习教程
机器学习开源人工智能职场和发展
一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型,用于理解和生成自然语言文本。在自然语言处理(NLP)领域有着广泛的应用,因其强大的语言理解和生成能力,能够处理各种复杂的文本任务。1.1主要特点架构特点LLM主要基于Transformer架构,Transformer通过自注意力机制(Self-Attention)
- 面试集锦(五)计算机网络
lamlados
面试网络
计算机网络https://blog.csdn.net/weixin_46124214/article/details/105859504https://blog.csdn.net/justloveyou_/article/details/783036171.TCP/IP网络模型[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wofIHRwe-1602775782384
- 浅谈模拟退火
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算法分类学习笔记算法
模拟退火简介模拟退火是一种随机化算法。对于一个当前最优解附近的非最优解,爬山算法直接舍去了这个解。而很多情况下,我们需要去接受这个非最优解从而跳出这个局部最优解,即为模拟退火算法。当一个问题的方案数量极大(甚至是无穷的)而且不是一个单峰函数时,常使用模拟退火求解。实现如果新状态的解更优则修改答案,否则以一定概率接受新状态。模拟退火时有三个参数:初始温度T_0,降温系数d,终止温度T_k。是一个比较
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
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推荐两个代理IP网站:
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag