- 大模型密度定律:AI代码生成器将迎来爆发式增长?
前端
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,尤其是在代码生成领域,涌现出许多强大的AI代码生成器。清华大学刘知远团队近期提出的“大模型密度定律”,为我们理解AI技术的发展速度提供了新的视角,也预示着AI代码生成技术的未来发展趋势。该定律指出,模型能力密度每3.3个月翻倍,这将如何改变我们对AI发展的认知,并对AI代码生成器产生怎样的影响呢?让我们深入探讨。大模型密度定律:能力密度与指数级增长“大模型密度
- 2024实力进阶:百度智能云千帆AppBuilder年度盘点
2024,AI浪潮奔涌,百度智能云千帆AppBuilder持续升级,以AI原生之力,革新企业级大模型应用开发范式,重塑行业生态!企业级RAG实现重大突破,支持无限存储,高并发秒速响应,且能实现随业务弹性扩缩容。此外RAG支持一键联网,无缝连接百度搜索、文库、百科等全网最新资源,资讯获取实时更新,全面且精准。多语言RAG为企业开拓全球市场保驾护航;强图表解析功能让报告与报表分析更精准高效。企业级Ag
- 字节启动AGI长期研究计划,代号Seed Edge
量子位字节跳动
1月23日,据媒体报道,字节豆包大模型团队已在内部组建AGI长期研究团队,代号“SeedEdge”,鼓励项目成员探索更长周期、具有不确定性和大胆的AGI研究课题。接近字节的知情人士透露,SeedEdge的目标是探索AGI的新方法,代号名中Seed是豆包大模型团队名称,Edge代表最前沿的AGI探索。SeedEdge鼓励跨模态、跨团队合作,为项目成员提供宽松的研究环境,实行采用更长周期的考核方式,以
- 理论五、大模型-Prompt
伯牙碎琴
大模型prompt
一、prompt是什么在大型语言模型集成中,"prompt"是指您向模型提供的输入文本或指令,以引导模型生成特定类型的响应。这个prompt可以是一个问题、一段描述、一个任务说明,甚至是一部分对话历史记录等。通过设计和优化prompt,您可以引导模型生成符合预期的回复或完成特定的任务。在集成大型语言模型时,良好设计的prompt可以帮助模型更准确地理解您的意图,并生成更符合预期的结果。因此,对于不
- SGLang安装教程,部署你的大模型,性能比vllm好,实现张量并行,数据并行,加快推理速度,亲测效果好。
张登杰踩
人工智能结对编程python
目前大模型部署工具主要是vllm,最近出现了SGLang,很多新开源大模型都支持SGLang的部署推理,例如deepseek-R1,Qwen2.5,Mistral,GLM-4,MiniCPM3,InternLM2,Llama3.2等。代码:GitHub-sgl-project/sglang:SGLangisafastservingframeworkforlargelanguagemodelsand
- 【Python】Python之列表List添加插入元素
mjiansun
Python
本文代码上下文person_dev_group=["徐强","倍总","航神"]第一种方式:append()方法说明:list的实例方法append(),会在list的尾部添加一个元素person_dev_group.append("大森")第二种方式:insert()方法,指定下标说明:index值可以为正数、也可以为负数,超出list范围的index值,将在list的头部或者尾部插入元素per
- 大模型密度定律:AI代码生成器将迎来爆发式增长?
前端
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,尤其是在代码生成领域,涌现出许多强大的AI代码生成器。清华大学刘知远团队近期提出的“大模型密度定律”,为我们理解AI技术的发展速度提供了新的视角,也预示着AI代码生成技术的未来发展趋势。该定律指出,模型能力密度每3.3个月翻倍,这将如何改变我们对AI发展的认知,并对AI代码生成器产生怎样的影响呢?让我们深入探讨。大模型密度定律:能力密度与指数级增长“大模型密度
- 深度求索DeepSeek V2.5-1210发布:强大的AI代码生成器,开启联网搜索新纪元
前端
深度求索团队近日发布了AI代码生成器DeepSeekV2.5系列的最终版本——DeepSeekV2.5-1210,并正式上线了备受期待的联网搜索功能。这标志着DeepSeekV2系列发展历程的一个重要里程碑,也为AI大模型在代码生成和信息检索领域树立了新的标杆。此次更新不仅带来了模型能力的全面提升,更重要的是开启了AI与实时信息互联的新篇章。DeepSeekV2.5-1210的核心改进:Post-
- 主流IDE大横评:总有一款适合你
陳沉辰陈
资源分享ide
写给每一位在IDE选择上犯难的开发者:新手和老鸟都值得一看!还记得我刚开始学编程时,面对众多IDE的选择真是头疼不已。VSCode?IDEA?Eclipse?PyCharm?选择太多反而让人无从下手。如果你也有同样的困扰,那么这篇文章正是为你准备的!咱们一起来看看这些"神兵利器"各有什么独到之处吧!文中只列举了部分主流的IDE,一定会有疏漏。此外,科技发展日新月异,更多更好的编译器正在路上,欢迎补
- 机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型
XianxinMao
机器人
标题:机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型文章信息摘要:机器人学习正经历从特定任务向通用基础模型的范式转变,这一演进路径与大语言模型相似。通过多机器人协作和跨任务泛化能力的成功,基础模型方向展现出实现通用人工智能的潜力。然而,这一转变面临两大关键挑战:机器人硬件的高昂成本限制了大规模部署和数据采集,以及获取足够规模和多样性的训练数据存在实际困难。突破这些瓶颈需要在制造工艺创新、数据共享生态
- 程序员转行做什么好:数据分析师、AI大模型工程师、产品经理和云计算工程师?
雪碧没气阿
人工智能产品经理云计算大模型训练LLMAI大模型程序员
程序员转行做什么好先给结论再说理由:数据分析师、AI大模型工程师、产品经理和云计算工程师。这些领域不仅因应了当前技术发展的趋势,也为程序员提供了转型的广阔舞台和职业发展的新机遇。一起来看看吧!数据分析师:数据驱动决策的关键程序员转行时,应考虑当前市场上的热门行业和岗位需求。例如,AI大模型工程师、数据分析师、前端开发工程师、全栈开发工程师等都是当前市场上需求量较大的职位。就拿数据分析师来说,因其在
- 2.21音频接口
姓学名生
硬件工程
模拟音频接口:传输直观容易实现,但会出现失真、不稳定的特点。TRS接口、XLR卡侬头、RCA莲花头。数字音频接口:AES/EBU物理接口、S/PDIF接口、同轴接口、光纤接口。平衡接口:使用两个通道分别传送电压等大反向的信号。接收端将这两组信号相减,从而获得高质量模拟信号。TRS接口、XLR卡农头。非平衡接口:信号线和地线组成。抗干扰能力弱。TS接口、RCA莲花头。TRS(大三芯):Tip(尖)、
- 20250110面试鸭特训营第18天
Again_acme
面试鸭特训营面试职场和发展
更多特训营笔记详见个人主页【面试鸭特训营】专栏2501101.常见的HTTP状态码有哪些?状态码由三位数组组成,且第一位数字表示类别常见的HTTP状态码分为五大类1xx:信息响应状态码标识含义100Continue服务器已接收请求的初步部分,客户端应继续请求101SwitchingProtocols服务器同意协议,如从HTTP切换到WebSocket2xx:成功状态码标识含义200OK请求成功,服
- 下载马斯克Grok-1模型的实战代码
herosunly
大模型grok-1下载模型实战代码
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- 个性化的语言模型构建思路
由数入道
人工智能语言模型人工智能自然语言处理
将开源模型(如Llama3、Qwen、Falcon3…等)转变为个人专属的大语言模型,通常涉及知识库的构建、微调(fine-tuning)和模型定制等步骤。下面提供一个详细的技术解决方案,涵盖了如何利用现有的资料(如文档、PDF、Excel、PPT、图片、语音、视频等)将开源模型转换为个人专属的语言模型的步骤、思路和技术设计。解决方案概述知识库构建:从不同格式的资料中提取有效信息,构建结构化或非结
- 【Day23 LeetCode】贪心算法题
银河梦想家
leetcode贪心算法
一、贪心算法贪心没有套路,只有碰运气(bushi),举反例看看是否可行,(运气好)刚好贪心策略的局部最优就是全局最优。1、分发饼干455思路:按照孩子的胃口从小到大的顺序依次满足每个孩子,对于每个孩子,应该选择可以满足这个孩子的胃口且尺寸最小的饼干classSolution{public:intfindContentChildren(vector&g,vector&s){sort(g.begin(
- Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理:从文本挖掘到智能对话
一只蜗牛儿
java大数据自然语言处理
在当今的信息化时代,数据成为了重要的资源。特别是文本数据,随处可见,如社交媒体、新闻网站、技术文档、客户反馈等,这些都包含着大量的潜在信息。因此,如何从海量的文本中提取有价值的信息,成为了大数据分析领域的重要课题。Java作为一种高效、灵活的编程语言,在大数据文本分析与自然语言处理(NLP)中发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Java开发大数据文本分析和自然语言处理(NLP)应用,带领你从文
- 关于零代码的三大误解
前端
零代码平台经常被误认为只适用于创建简单应用或小型企业,但这种看法其实低估了零代码应用平台(NCAP)在企业领域的真正潜力。随着企业的发展,其运营复杂性也随之增加,往往需要灵活且可扩展的解决方案,而这些解决方案并非现成的软件套件能够提供。传统的软件套件虽然声称可以“开箱即用”,但它们通常伴随着隐藏成本、漫长的实施周期以及僵化的结构。而零代码平台则以灵活、模块化的方式,满足企业的独特需求,为那些高昂且
- 大模型:LangChain技术讲解
玉成226
【大模型】langchain
一、什么是LangChain1、介绍LangChain是一个用于开发由大型语言模型提供支持的Python框架。它提供了一系列工具和组件,帮助我们将语言模型集成到自己的应用程序中。有了它之后,我们可以更轻松地实现对话系统、文本生成、文本分类、问答系统等功能。2、LangChain官网文档官网:https://python.langchain.com/docs/introduction/3、LangC
- Oracle筑基篇-体系结构概览
CodeBe@r
#Oracleoracle数据库Oracle体系结构
1、体系结构一览今天梳理Oracle的整体的体系结构,后面再详细梳理其中重要的那些结构。图1Oracle体系机构思维导图2、组件作用概述Oracle有两大块组成,一大块是Oralce实例(oracleinstance)一大块是Oralce数据库(oracledatabase),Oracle数据库是实实在在存储在硬盘上的三类文件:数据文件、日志文件和控制文件。数据库启动起来以后,首先在内存划出一块空
- 深度学习中的通道(Channel)概念详解
小·恐·龙
大模型深度学习人工智能
1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念,它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。2.大语言模型中的通道2.1全连接层的通道概念2.1.1基本结构输入:[batch_size,input_features]权重:[input_features,output_features]输出:[batch_size,output_fe
- 使用Chaindesk与大语言模型集成的实战指南
srudfktuffk
语言模型人工智能自然语言处理python
技术背景介绍在现代AI应用中,快速有效地从大量数据中获取相关信息是至关重要的。Chaindesk是一款开源的文档检索平台,旨在将您的个人数据与大型语言模型(LLM)连接起来,实现高效的信息检索和应用集成。核心原理解析Chaindesk通过创建"数据存储"(datastore)来管理和索引数据,利用检索器(Retriever)进行高效查询。这使得用户能够在私有数据的基础上构建智能应用,而无需担心数据
- 探索数据之美:Blazor-ApexCharts——为.NET Core而生的图表神器
解雁淞
探索数据之美:Blazor-ApexCharts——为.NETCore而生的图表神器Blazor-ApexChartsAblazorwrapperforApexCharts.js项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/Blazor-ApexCharts在可视化日益重要的今天,找到一个既高效又灵活的图表库对于开发者来说至关重要。今天,我们要向大家隆重推荐一款专为
- 聚焦全球食品加工与包装——探索食品新生产系统、人工智能和可持续性的前沿
全景动态
人工智能
swop2024:聚焦全球食品加工与包装的热门话题——探索食品新生产系统、人工智能和可持续性的前沿科技创新被认为是发展新质生产力的核心,特别是在全球食品安全与健康领域的研究推动下,食品加工及包装行业正迎来前所未有的创新浪潮。根据中国食品科学技术学会发布的【2023-2024年度全球食品安全与健康十大研究热点】,食品新生产系统、人工智能以及可持续食品包装等三大热点趋势受到极大关注。swop包装世界(
- 《链表之美:C语言中的灵活数据结构》
就爱学编程
C数据结构链表c语言
大家好,这里是小编的博客频道小编的博客:就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识,希望能在这里与大家共同进步,共同收获更好的自己!!!目录引言正文一、节点结构二、基本操作1.创建链表2.插入节点3.删除节点4.查找节点5.修改节点数据三、应用场景四、源码LT.hLT.cTest.c五、总结快乐的时光总是短暂,咱们下篇博文再见啦!!!不要忘了,给小编点点赞和收藏支持一下,在此非常感谢!!!引言
- 大数据的一些基本概念
weixin_49536779
大数据数据分析数据库python
首先,大数据是什么?大数据是指数据集规模巨大且复杂,传统的数据处理软件无法高效处理它们。它是非常大的数据集。这种复杂性可能来自于数据的“3V”特性:体量(Volume)、多样性(Variety)和速度(Velocity)。体量(Volume)首先,什么是体量?体量指的是以PB(Petabytes)为单位的数据量,甚至是EB(Exabytes)。这种数据量远大于GB(Gigabytes)或TB(Te
- 利用E2B环境进行数据分析 - 创建一个简单的OpenAI Agent
srudfktuffk
数据分析数据挖掘python
在AI技术应用中,数据分析是一个关键环节。E2B的云环境为大模型(LLM)的运行提供了一个安全的运行时沙箱,非常适合用来构建代码解释器或进行高级数据分析。在这篇文章中,我们将介绍如何利用E2B的DataAnalysis沙箱,结合OpenAI的API,创建一个简化的自动化数据分析应用。技术背景介绍E2B的DataAnalysis沙箱能够安全地执行代码,是构建自动化数据分析工具的理想选择。该沙箱提供了
- 大语言模型原理与工程实践:预训练数据构建
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:预训练数据构建1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)近年来在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色,从文本生成到情感分析,再到机器翻译,几乎无所不能。这些模型的成功很大程度上依赖于预训练数据的质量和规模。预训练数据的构建不仅影响模型的性能,还决定了模型的泛化能力和应用范围。在本文中
- 大语言模型原理与工程实践:网页数据
AI大模型应用之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代,网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息,还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)作为自然语言处理(NLP)领域的前沿技术,能够从海量的网页数据中提取有价值的信息,进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。大语言模型的成功离不开深度学习技术的
- 大语言模型原理与工程实践:案例介绍
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:案例介绍作者:禅与计算机程序设计艺术近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理领域取得了突破性进展,展现出强大的文本生成、理解和推理能力。从智能对话到机器翻译,从代码生成到诗歌创作,LLM正在深刻地改变着我们与信息交互的方式,并为人工智能应用开拓了更广阔的空间。1.背景介绍1.1大语言模型的兴起大语言模型的
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,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
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR