- 鸿蒙开发必备技能:六种数据存储方式全解析+实战代码
harmonyos
摘要在当前多设备互联的时代,移动端应用不再局限于单一设备,而是需要在多个终端上保持状态一致、数据同步与持久管理。鸿蒙系统提供了多种数据存储机制,从轻量级状态存储到复杂的数据持久化方案,满足不同场景下的需求。本文将结合实战案例,深入讲解鸿蒙系统中的六大数据存储方式,并配有可运行的代码,帮助开发者快速掌握数据管理方法。引言随着鸿蒙系统的不断发展,越来越多的开发者开始构建面向多设备、多用户、多场景的智能
- 代理导致虚拟机无法连接网络解决办法
虚拟机使用代理科学上网后,当关闭代理,虚拟机无法连接原来的网络解决方法重启虚拟机网络服务器:ctrl+alt+t打开虚拟机命令终端,依次输入以下指令:sudoservicenetwork-managerstopsudorm/var/lib/NetworkManager/NetworkManager.statesudoservicenetwork-managerstart注:若network-man
- 如果用于AI评课系统的话——五款智能体比较
东方-教育技术博主
人工智能应用人工智能
你目前的项目特点是:已经具备了课堂文本分析、大模型对话系统、课堂视频分析的技术模块;计划通过智能体调用你现有的Python分析脚本,实现数据分析、自动可视化,并与教师互动;更强调多智能体协作、流程灵活编排,以及循证研究的交互分析。因此,我们重点考量生态成熟度、流程编排能力、多智能体协作能力、易用性四个维度。下面逐个分析你提到的框架:智能体框架综合对比分析:框架生态成熟度多智能体能力流程编排能力易用
- 重构未来开发范式:如何引领 AIGS 时代的技术革命
小爱想睡懒觉
重构
一、AIGS革命:AI重塑企业软件系统的三大趋势行业灵魂拷问:当所有企业系统都需要实时调用大模型能力时,您的开发框架能否支撑百万级并发?在数据安全成为刚需的时代,如何实现AI功能的合规化、私有化部署?JBoltAI的未来宣言:技术演进路径:从AIGC到AIGS的跃迁图谱技术代际核心特征JBoltAI实践成果行业价值AIGC1.0单点内容生成支持文本/代码/图像生成,提供智能客服对话模板效率提升30
- OpenAI技术路线急转:从TypeScript到Rust的Codex CLI重构内幕
全栈陈序员
typescriptrust重构自然语言处理神经网络人工智能深度学习
目录前言:OpenAI的技术抉择引发业界思考CodexCLI:OpenAI的终端AI编程利器语言抉择的戏剧性反转:从TypeScript到RustRust重写的四大技术动因1.零依赖部署:消除环境配置痛点2.内存安全与沙箱隔离3.性能的全面碾压4.协议层的深度整合Rust的崛起:从系统编程到AI基础设施技术选型的平衡艺术:生产力vs性能对开发者生态的潜在影响结语:技术进化的永恒韵律前言:OpenA
- 【matlab】报错:aerosharedicon 需要 Aerospace_Toolbox 许可证。
王尼莫啊
matlabmatlab开发语言
找到你的’学习版‘matlab许可证所在位置打开.licenses文件将第二个许可证后缀Blockset改为Toolbox重启,即可正常使用Aerospace_Toolbox工具箱。
- 【Python GUI框架全解析】六大主流工具对比与实战指南
满怀1015
python开发语言GUI开发PyQtwxPythonKivy
目录前言️技术背景与价值当前技术痛点️解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心框架对比图框架定位分析关键技术指标️二、实战演示⚙️环境配置核心代码实现案例1:PyQt5现代化窗口案例2:wxPython文件管理器案例3:Kivy移动风格界面案例4:DearPyGui实时仪表盘✅运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四、最佳实践✅框架选型建议❌常见误区️调试技巧五、应用场景扩展
- SDK 说明:从基础概念到实践应用的全面解析
Mr_-G
Linux底层软件开发编程入门SDK
一、SDK的核心定义与本质内涵SDK(SoftwareDevelopmentKit,软件开发工具包)是一组为特定软件平台、编程语言或软件框架提供的开发工具集合。它本质上是技术提供商将复杂的底层技术封装后,向开发者开放的“技术接口包”,其核心目的是降低开发门槛、提升开发效率,让开发者无需从零构建基础功能,直接基于封装好的工具和接口实现业务逻辑。从技术架构看,SDK包含三大核心要素:API(应用程序接
- git 总结+场景应用
放逐者-保持本心,方可放逐
工具配置gitgit远程连接git标签git应用git打包迁移git版本控制git新手应用
文章目录概要(git)git冲突经验之谈git相关操作后续git具体应用回退到指定版本git校验忽略git版本标签管理git代码仓库迁移gitbundle后续git新手应用指南概要(git)一、Git简介Git是一个分布式版本控制系统,用于高效地处理从非常小到非常大的项目版本管理。它允许开发者跟踪文件的更改历史,方便团队协作开发,并且可以在不同分支上进行并行开发。二、基础指令连接(配置)gitco
- 【大模型学习 | BLIP2原理】
九年义务漏网鲨鱼
人工智能深度学习语言模型多模态大模型
BLIP-2:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels目前(2023)的图文模型都是基于端到端训练方式,大规模的模型和数据集导致了在预训练过程需要的大量计算。作者提出一种从离线、梯度冻结的图像、语言模型中提升图文的预训练模型。为了联系两个不同模态预训练模型,作者提出一种使
- 【大模型学习 | BLIP原理】
九年义务漏网鲨鱼
pytorch人工智能深度学习大模型多模态
BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出,现有的视觉-语言预训练(Vision-LanguagePre-training,VLP)模型在语言理解与生成任务上难以同时取得优异表现:一方面,基于编码器(encoder-based)的模型在生成任务
- 使用vue-template-loader将模板编译成渲染函数的Webpack配置技巧
前端布洛芬
大白话前端八股vue.jswebpack前端
大白话使用vue-template-loader将模板编译成渲染函数的Webpack配置技巧引言:被模板编译逼疯的周三下午你是否也经历过这样的场景:deadline前的周三下午,咖啡因已经失效,屏幕上却跳出Templatecompilationfailed的红色报错。Vue单文件组件(SFC)的.vue格式用腻了,想试试把模板抽成单独的.html文件,结果webpack配置直接给你脸色看。作为每天
- 结构光相机:重塑工业自动化的“智慧之眼”,驱动智能制造新未来
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数码相机
一、迁移科技——3D视觉领域的创新引擎迁移科技成立于2017年,凭借结构光相机核心技术,已成为全球领先的3D工业视觉系统供应商。累计融资数亿元,深耕硬件、算法与软件三位一体技术,打造“稳定、易用、高回报”的AI+3D视觉解决方案,服务新能源、汽车、化工等10+行业,赋能工业自动化转型升级。二、结构光相机如何破解工业四大痛点1:高精度定位——汽车装配的“毫米级守护者”痛点:传统2D视觉无法捕捉曲面零
- 合成生物学奇点:AI驱动CRISPR超进化工厂2025投产纪实
HeartException
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前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《合成生物学奇点:AI驱动CRISPR超进化工厂2025投产纪实》副标题:全球首座AI-BioFab落地深圳,蛋白质设计周期从3年压缩至11天,生物制造成本暴跌90%一、生物制造范式的历史性颠覆▶︎传统生物工程的三大世纪困局graphTDA[缓慢的试错循环]-->B[单基因改造耗时≥6个月]C[
- 千亿参数大模型轻量化实战:手机端LLM推理加速300%方案
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《千亿参数大模型轻量化实战:手机端LLM推理加速300%方案》副标题:2025实测骁龙8Gen4+FP4稀疏量化技术,70B模型推理延迟低至127ms,重构移动端AI天花板封面图:[高通骁龙8Gen4芯片显微照片与Llama3-70B手机端运行界面对比图,右上角标注「实测延迟:127ms/tok
- 多模态进化论:GPT-5V图文推理能力在工业质检中的颠覆性应用
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前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《多模态进化论:GPT-5V图文推理能力在工业质检中的颠覆性应用》副标题:2025年实测报告显示误检率降至0.0038%,重构制造业质量标准体系封面建议:GPT-5V识别微米级电路板缺陷的对比图,背景显示传统AOI与GPT-5V的误检率曲线一、工业质检的范式革命▶︎传统视觉检测的三大死穴传统AO
- 报告下载丨北京大学:2025年DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例(上)报告下载丨德勤:2025年生成式AI档案报告下载丨SuperCLUE 中文大模型基准测评 2025
智能计算研究中心
人工智能
该报告全面探讨了DeepSeek在教育和学术领域的应用。DeepSeek在2024-2025年推出的模型引发国际关注,其通过提升推理能力、全量开源、降低成本及国产自主研发等优势,在教育行业推动了范式革命。报告涵盖了从学前教育到特殊教育的各个阶段,列举了高校如北京大学的学科专业问答工具、北大青鸟的实训平台等应用案例。为教育工作者提供了系统指导,有助于推动教育创新,培养适应AI时代的各类人才。
- [AI笔记]-Word2Vec面试考点
Micheal超
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✅一、基础认知类什么是Word2Vec?它的基本思想是什么?关键词:将词语转换为向量表示;捕捉语义关系;基于上下文预测Word2Vec与One-hot编码的区别?关键词:维度灾难(维度过高,存储空间大)、高稀疏性、语义表达能力(没有距离概念,无法计算相似度)、内积关系Word2Vec的两种模型是什么?它们有何区别?答案:Word2Vec的重要假设:文本中离得越近的词语相似度越高。主要有:CBOW(
- 大模型学习 (Datawhale_Happy-LLM)笔记7: Encoder-Decoder PLM
lxltom
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大模型学习(Datawhale_Happy-LLM)笔记7:Encoder-DecoderPLM1.Encoder-Decoder架构概述1.1架构基础Encoder-DecoderPLM是基于原始Transformer架构的完整实现,它同时保留了编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个核心组件。这种设计使得模型能够兼具文本理解和生成的双重能力,特别适合处理序列到序列(Seq2Seq
- [AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
Micheal超
AI笔记人工智能笔记架构
一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息,通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务,如:分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中,所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上,其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为
- 长尾形分布论文速览【80-119】
木木阳
Long-tailed人工智能
为便于理解和应用,以下将30篇关于长尾分布的研究文献按主题进行分类整理。每一大类包含相应的工作,帮助我们从整体上把握各方向的研究进展。1.长尾半监督学习与伪标签优化Paper90:Uncertainty-awareSamplingforLong-tailedSemi-supervisedLearning提出了一种动态阈值选择方法(UDTS),能有效改善尾部分类性能,适用于不平衡类别的半监督学习。P
- 为 Agentic AI 的黎明构建地基
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在技术领域,我们常常被那些闪耀的、可见的成果所吸引。今天,这个焦点无疑是大语言模型技术。它们的流畅对话、惊人的创造力,让我们得以一窥未来的轮廓。然而,作为在企业一线构建、部署和维护复杂系统的实践者,我们深知,一个卓越的模型,本身并不能构成一个成功的企业级解决方案。它就像一座精心设计的摩天大楼的塔尖,倘若没有深植于地下的坚实地基,再璀璨的光芒也终将是昙花一现。真正的挑战,也是真正的价值所在,在于构建
- 喜讯!Apache SeaTunnel 荣获上海开源创新菁英荟优秀开源项目奖
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近日,在2025上海开源创新菁英荟上,ApacheSeaTunnel凭借信创生态适配与智能化技术突破,荣获「优秀开源项目奖」。这个由中国团队孵化的开源项目,已成为全球数据集成领域的标杆。信创生态:支持20+国产数据库的无缝对接SeaTunnel深度适配华为OpenGauss、阿里OceanBase等20+主流国产数据库,支持CDC(变更数据捕获)与高性能加载。在证券行业信创转型中,SeaTunne
- 数据结构:递归:汉诺塔问题(Tower of Hanoi)
95号闪电麦坤
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目录问题描述第一性原理分析代码实现第一步:明确函数要干什么第二步:写好递归的“结束条件”第三步:写递归步骤递归调用树问题描述有三个柱子(A,B,C),上面有n个大小不等的圆盘,最开始所有圆盘按从大到小顺序堆在柱子A上。目标:将所有圆盘移动到柱子C,移动时要满足:一次只能移动一个盘子;任何时刻小盘子不能压在大盘子上。❓核心问题:如何将n个盘子从A移动到C,同时只用B做辅助,且不违反约束?第一性原理分
- 提示技术系列——主动提示
AIGC包拥它
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什么是提示技术?提示技术是实现提示工程目标的具体技术手段,是提示工程中的“工具库”。什么又是提示工程?提示工程是指通过设计、优化和迭代输入到大语言模型(LLM)的提示(Prompt),系统性提升模型输出质量(如相关性、准确性、可控性)的实践领域。它是一个覆盖全流程的方法论,包括:明确目标任务(如生成教学内容、问答、翻译);设计提示结构(如指令、上下文、示例);选择模型与参数(如温度、top_p);
- 【ISAQB大纲解读】软件密集型系统的三大分类
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软件密集型系统的类型划分为信息系统、嵌入式系统和移动系统,主要基于其应用场景、功能定位、硬件依赖程度及软件设计逻辑的显著差异。以下从三类系统的核心特征、典型场景及分类逻辑展开分析:一、软件密集型系统的定义与分类逻辑软件密集型系统指软件在系统功能实现中起决定性作用的系统,其分类本质上反映了不同场景下软件与硬件、业务需求的耦合方式。三类系统的划分依据包括:应用领域:商业办公、设备控制、移动交互等不同场
- Python私有属性:隐藏数据的秘密武器
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知识分享Pythonpython开发语言
Python私有属性详解:为什么我们需要“隐藏”对象的数据?一、引言在面向对象编程中,封装(Encapsulation)是三大基本特性之一(另外两个是继承和多态)。而“私有属性”就是实现封装的重要手段之一。在Python中虽然不像Java或C++那样严格区分访问权限,但依然提供了一种机制来限制对类内部属性的直接访问。本文将带你深入了解:什么是私有属性?如何定义私有属性?私有属性的原理与注意事项使用
- 35岁被优化,想转行AI?华为HCIE-AI是“救命稻草”还是“天坑”?
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人工智能华为华为认证职业规划
粉丝宝宝私信我:“姐,我今年35了,真卡在这个尴尬的年龄点上。屋漏偏逢连夜雨,公司最近人员调整,我...被优化了。对这个行业真的心灰意冷,想彻底转行。看网上华为AI认证的风刮得特别大,什么HCIE-AI听起来就很牛,说是大神级别?我这把年纪了,0基础转过去,这玩意儿到底靠不靠谱?值不值得我allin去考啊?求真实科普!”看到这条私信,心里挺不是滋味。35岁遭遇职业转折,迷茫和压力可想而知。关于华为
- CLIP之后,多模态模型将如何进化?三大技术路径解析
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多模态学习的革命:CLIP技术深度解析关注老周不迷路本文较长,建议点赞收藏以免遗失。由于文章篇幅有限,更多涨薪知识点,也可在主页查看最新AI大模型应用开发学习资料免费领取引言:多模态学习的时代来临在人工智能领域,多模态学习正成为最具前景的研究方向之一。传统AI系统通常专注于单一模态(如纯文本或纯图像),而人类认知的本质却是多模态的——我们通过视觉、听觉、触觉等多种感官协同理解世界。OpenAI于2
- 华为认证二选一:物联网 VS 人工智能,你的赛道在哪里?
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物联网人工智能华为华为认证
一篇不讲情怀只讲干货的科普指南一、华为物联网&人工智能到底在搞什么?华为物联网(IoT)的核心是“万物互联”。通过传感器、通信技术(如NB-IoT/5G)、云计算平台(如OceanConnect),将物理设备(车、路灯、工厂机器)连入网络,实现数据采集、远程控制和智能决策。大白话就是:它让哑巴设备学会“说话”。华为人工智能(AI)的核心是“让机器学会思考”。聚焦大模型训练、部署与应用(如昇腾AI解
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<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
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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,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
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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。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
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
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>