- 视频编码(结构、帧内预测、帧间预测)参考自公众号Video Coding
Techer_Y
音视频视频编解码h.265
编码结构H.265/HEVC(高效视频编码)提出了编码树单元CTU(CodingTreeUnit),CTU按四叉树方式向下划分成CU(CodingUnit)。VCC允许的最大CTU尺寸为128*128。H.265中,CU最大尺寸为64*64,最小尺寸为8*8。对平坦区域使用大尺寸CU,纹理复杂区域使用小尺寸CU可以大大提高编码效率。四叉树深度越大CU尺寸越小。多类型树划分:按照水平/垂直来进行二叉
- 开源生态发展合作倡议
操作系统
在信息技术发展的浪潮中,开源已成为全球创新的强劲引擎,深刻影响着各行各业的发展。今天,我们站在新的历史起点上,肩负着推动开源生态发展的重任。在此,开源欧拉(openEuler)、龙蜥(OpenAnolis)、鸥栖(OpenCloudOS)、开放麒麟(openKylin)、深度(deepin)五大操作系统开源社区携手并进,共同发起开源生态发展合作倡议,旨在书写开源生态繁荣的新篇章。在此,我们提出三点
- 即时通讯技术文集(第43期):直播技术合集(Part3) [共13篇]
即时通讯im网络编程
为了更好地分类阅读52im.net总计1000多篇精编文章,我将在每周三推送新的一期技术文集,本次是第43期。[-1-]直播系统聊天技术(一):百万在线的美拍直播弹幕系统的实时推送技术实践之路[链接]http://www.52im.net/thread-1236-1-1.html[摘要]直播弹幕指直播间的用户,礼物,评论,点赞等消息,是直播间交互的重要手段。美拍直播弹幕系统从2015年11月到现在
- openGemini v1.2.0版本正式发布,IoT 场景性能大幅提升!
开源时序数据库云原生版本发布
在openGeminiv1.2.0版本中,我们为您带来了一系列令人振奋的内核优化,将您的体验提升到新的高度,这包括针对IoT场景的性能优化,查询效率有极大的提升。针对数据存储的优化,进一步节约磁盘空间,降低数据存储成本。针对部分功能的优化,比如showtagkeys,stream等,使得功能更加丰富。新增了一部分内核的监控指标,进一步清楚了解内核的运行状态、行为和性能,帮助分析、定位和优化数据库性
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
加德霍克
机器学习人工智能python学习作业
一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
- 第84期 | GPTSecurity周报
aigc
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.利用数据流路径对大
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
呆码科技
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引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- 【考研】南邮历年复试上机试题目与题解
SpareLin
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【考研】南邮历年复试上机试题目与题解文章目录【考研】南邮历年复试上机试题目与题解个人题目难度评估历年上机题目PROB1002求最值问题PROB1003新对称素数问题PROB1004进制转换PROB1005涂色问题(待补)PROB1006最大公约数和最小公倍数PROB1007斐波那契数列PROB1008回文回文PROB1009单源最短路PROB1010萌萌摘苹果PROB1011忠诚的骑士PROB10
- 抖音生活服务春节消费前瞻:上海、北京、郑州酒旅订单领涨全国
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蛇年春节将至,大众消费进入“过年模式”。1月22日,抖音生活服务发布春节前瞻消费洞察,呈现自1月14日春运开启后一周内的平台消费趋势。数据显示,节前“年夜饭”抖音团购订单量比去年同期增长93%,地道家乡菜预订火爆。1月14日至20日,以家政、美发美甲、洗车、服饰鞋帽为代表的“焕新”消费需求旺盛,综合商场、线下门店客流量激增。“非遗过大年”氛围浓厚,抖音里黄山鱼灯、宝鸡社火、泉州簪花等特色内容受欢迎
- git基础使用命令
东锋1.3
开发与应用elasticsearch大数据搜索引擎
基础配置命令1.初始化配置配置用户信息是使用Git的第一步:#配置全局用户名和邮箱gitconfig--globaluser.name"FedJavaScript"gitconfig--globaluser.email"
[email protected]"#查看配置信息gitconfig--list2.仓库初始化创建新的Git仓库:#初始化新仓库gitinit#克隆远程仓库gitc
- DeepSeek 公开新的模型权重
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DeepSeek-V3是一款开源大语言模型,在关键基准测试中超越了Llama3.1405B和GPT-4o,尤其在编码和数学任务中成绩优异。除特定受限应用(军事、伤害未成年人、生成虚假信息等)外,模型权重开源,可在线下载。工作原理混合专家架构(MoE):DeepSeek-V3是MoE型Transformer模型,有6710亿个参数,运行时370亿参数激活。相比Llama3.1405B,训练时间大幅缩
- Oracle 创建DBLink方法
夜光小兔纸
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一、创建新的DBLink需求说明:现有两个测试库,现想通过DBLink在测试库1连接测试库2。创建DBLink1)在测试库查看是否拥有创建DBLink的权限select*fromuser_sys_privswhereprivilegelikeupper('%DATABASELINK%');查询无结果输出,说明当前用户没有创建DBLink的权限。2)赋权当前用户创建DBLink的权限$sqlplus
- 奇墨ITQM智能运维系统三大优势领航企业运维管理
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企业对于IT运维管理的需求日益增长且愈发复杂,奇墨ITQM智能运维系统应运而生,以其独具的优势,为企业构建先进的智能运维和管理体系,从而实现企业云成本优化。.01自上而下的垂直管理理念在企业加速数字化转型的背景下,传统的“自下而上”的企业管理模式以无法满足企业管理的发展。奇墨ITQM智能运维系统采用了“自上而下”的垂直管理理念,实现从管理者到执行者的全面智能运维管理。奇墨ITQM智能运维系统赋予企
- 深度探索 DeepSeek-R1:国产大模型的AGI雏形与创新进展
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随着人工智能技术的飞速发展,国内外企业纷纷发布了一系列创新的大模型,推动了AGI(通用人工智能)领域的探索。近期,DeepSeek-R1这一模型的发布引起了广泛关注,它不仅标志着国产大模型在智能化上的一次重大突破,还提出了全新的训练方法,解决了过去依赖大量人类数据的问题。本篇文章将详细介绍DeepSeek-R1的核心优势、技术创新以及实际应用案例,揭示它在AGI领域的潜力。1.DeepSeek-R
- 生数科技携手央视新闻《文博日历》,推动AI视频技术的创新应用
TMT星球
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近日,生数科技携手央视新闻《文博日历》栏目,借助其旗下AI视频大模型及应用产品Vidu,共同打造AI版2025年文博日历联欢晚会,全面推动AI视频生成技术在媒体中的创新实践。《文博日历》是央视新闻客户端联合各大博物馆推出的文博科普产品,以新媒体形式为观众呈现丰富多彩的文博知识和历史文化。据「TMT星球」了解,此次合作中,生数科技为《文博日历》量身定制了AI视频生成方案,让文物们“动”起来,共同出演
- 天天AI-20250121:全面解读 AI 实践课程:动手学大模型(含PDF课件)
AI2AGI
天天AI人工智能大数据ai文心一言百度
2AGI.NET|探索AI无限潜力,2AGI为您带来最前沿资讯。2AGI.NET:天天AI-20250121从开源版o1模型的发布到Adobe推出音乐模型DITTO-2,再到OpenAI为研究长寿推出的GPT-4b,AI技术正以前所未有的速度和规模影响着我们的世界。本文将为您梳理近期的技术热点,带您一探究竟。全面解读AI实践课程:动手学大模型(含PDF课件)该教程内容较为专业,理解起来有一定难度,
- AI界的拼多多-中国人工智能初创公司DeepSeek如何与硅谷巨头竞争
xidianjiapei001
AI-人工智能与大模型人工智能AIDeepSeek大模型
这家公司打造出了一款成本更低且颇具竞争力的聊天机器人,其使用的高端计算机芯片数量少于谷歌和OpenAI等美国巨头企业,这凸显出芯片出口管制的局限性。圣诞节次日,一家名为DeepSeek的中国小型初创公司推出了一款新的人工智能系统,其性能可与OpenAI和谷歌等公司的尖端聊天机器人相媲美。仅此一点就堪称一个里程碑。但这个名为DeepSeek-V3系统的研发团队称,他们迈出了更大的一步。在一篇解释该技
- java抽取PDF指定范围页做新的PDF文件
vipwangjun
epubjavajavapdfitextpdfPDF分割
因为公司有将首页提取出来做成一个单独的PDF文件.为了以后方便,直接就写一个方法.可以抽取任意范围的PDF页作为新的PDF./***截取pdfFile的第from页至第end页,组成一个新的文件名*@parampdfFile需要分割的PDF*@paramsavepath新PDF*@paramfrom起始页*@paramend结束页*/publicstaticvoidsplitPDFFile(Str
- 基于Langchain框架,采用Qwen2.5大模型,搭建自己的Agent,ReACT效果比RAG好
张登杰踩
langchainpython人工智能语言模型
最近在做RAG,调研后发现ReACT好像更具有说服力,对最终结果的解释也更加合理。举个例子,我扔给大模型这样一个问题:15的平方是多少?另外,法国的首都是哪里?采用ReACT的运行结果如下:>EnteringnewAgentExecutorchain...我需要先计算15的平方,然后搜索法国的首都。Action:平方计算器ActionInput:"15"Observation:15的平方等于225
- java 获取pdf某页_java从一个pdf中取出指定页生成一个新的pdf
weixin_39788131
java获取pdf某页
publicstaticvoidpartitionPdfFile(StringpdfFile,StringnewFile,intfrom,intend){Documentdocument=null;PdfCopycopy=null;try{PdfReaderreader=newPdfReader(pdfFile);intn=reader.getNumberOfPages();if(end==0){
- Day05:C语言学习作业
老薛爱吃大西瓜
c语言学习算法开发语言
考虑到多重循环对程序效率的影响,以下哪种实现效率较高?为什么?(a)循环次数大的放在外层,循环次数小的放在内层;(b)循环次数小的放在外层,循环次数大的放在内层;答案:循环小的在外层效率高,因为CPU中会对循环次数进行缓存,当循环多后CPU需要进行多次缓存,减少效率请简述以下两个for循环的优缺点。(1)、for(i=0;i#defineN4voidmain(){inti;intx1=1,x2=2
- Redhat 8.0 yum换网络源cent8(阿里)
Geraltic
linuxyum源Redhat8.0
这里我用的是阿里源cent8.5,清华源的cent8相关内容已经找不到资源redhat8如果换源为cent7的,可能会产生问题1.保险起见,先备份原来的repo文件(此处为xxx.repo)mv ggm.repo ggm.repo.backup2.由于默认用原xxx.repo避免冲突,删除原xxx.reporm-rfggm.repo3.下载新的repo到指定目录/etc/yum.repos.d/w
- ARM下汇编语言编程
Kylin77626
arm开发
一、ARM汇编语言程序格式ARM汇编语言是以段(section)为单位来组织源文件的。段是相对独立的、具有特定名称的、不可分割的指令或者数据序列。段又可以分为代码段和数据段,代码段存放执行代码,数据段存放代码运行时需要用到的数据。一个ARM源程序至少需要一个代码段,大的程序可以包含多个代码段和数据段。二、ARM汇编语言中常用的伪操作例如:areareset,code,readonly;声明了一个名
- 新能源汽车充电桩选型以及安装应用
ACRELKY
汽车
摘要:随着当前经济的不断发展,国家的科技也有了飞速的进步,传统的燃油汽车已经不能适应当前社会的发展,不仅对能源造成巨大的消耗,还对环境造成了污染,当前一种新型的交通运输工具正在占领汽车市场。在环境问题和能源问题愈发严重的当今社会,节能减排已经成为全世界的共同课题,绿色交通已经成为各国节能减排的一个重点,在当前状态下汽车行业有了新的发展,新能源汽车应运而生。本文主要对新能源汽车充电桩选型以及安装进行
- Open AI GPT大模型深度解析:通往智能的里程碑
xziyuan
人工智能gpt
大模型——OpenAIGPT大模型介绍人工智能技术的快速发展引发了对智能系统和应用的巨大需求。多模态大模型已经成为了人工智能领域的重要研究方向之一。OpenAI作为一家全球领先的人工智能公司,在推动人工智能技术的边界上发挥着重要作用,其在大模型方面的研究和应用也是一直处于领先地位。本文将介绍OpenAI多模态大模型的研究成果和应用,探讨其在人工智能领域的重要性和影响力,以及给世界带来的可能性。1.
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- LLaMA Pro是什么 相比于lora full freeze有什么区别 怎么使用
Ven%
简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列llamatransformer深度学习人工智能
1.LLaMAPro是什么?LLaMAPro是一种基于LLaMA架构改进的大型语言模型(LLM),旨在解决大模型微调中的知识遗忘问题。它通过在原有模型的基础上扩展新的模块(如Transformer块),并在微调时仅训练这些新增模块,从而在适应新任务的同时保留预训练模型的通用知识。LLaMAPro在代码理解、数学推理和语言理解等任务上表现出色,特别适合需要持续学习和多任务处理的场景。2.LLaMAP
- 【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/由OpenVINO驱动的vLLM支持来自vLLM支持的模型列表中的所有LLM模型,并且可以在所有x86-64CPU上(至少需要AVX2支持)进行最佳的模型服务。OpenVINO的vLLM后端支持以下高级vLLM特性:前
- a16z:给新一届 SEC 的 6 大监管建议
安全智能合约web3
作者:Techub精选编译撰文:ScottWalker(a16z首席合规官)和BillHinman(前美SEC财务部主任)编译:Yangz,TechubNews随着技术的不断进步,美国证券交易委员会(SEC)也必须与时俱进,这一点在加密货币领域尤为明显。新的领导层以及新的加密货币特别工作组的成立,为该机构采取行动并及时做出调整提供了契机。如今,正是采取行动的关键时刻。加密货币市场的规模和复杂性正在
- 一镜到底、智能填充、悬停适配开发实践
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课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第30课。本课程将向开发者介绍HarmonyOS系统的强大开发能力,重点讲解三大核心特性:一镜到底、悬停适配、智能填充,帮助开发者更高效地构建优质的鸿蒙应用。课程旨在帮助开发者提升构建优质鸿蒙应用的能力,通过学习这些特性,开发者可以提升应用开发的灵活性和用户体验,从而开发更具创新性的跨平台应用。标签高级课程HarmonyOS一镜到底悬停智能填
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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spring 4.1
目录
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
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javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
dcj3sjt126com
PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后