- 人工智能引领技术革命:ChatGPT与深度学习的突破性进展
撒旦骑路西法,大战吕布
国内外安全资讯人工智能
在全球科技快速发展的今天,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到各个行业,成为推动社会变革的重要力量。特别是在自然语言处理(NLP)领域,OpenAI的ChatGPT凭借深度学习技术的持续突破,展现了AI在理解、推理、对话生成等方面的惊人进步。本文将深入探讨ChatGPT及深度学习的最新突破,以及它对不同行业的深远影响。1.ChatGPT:AI语言模型的革新者1.1什么是ChatGPT?Chat
- 【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习自然语言处理人工智能情感分析主题建模深度学习机器学习NLP
以下内容详细剖析了NLP中情感分析(SentimentAnalysis)和主题建模(TopicModeling)的技术与方法,分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题,并提供示例代码和讲解,可在Python环境下直接运行。目录情感分析(SentimentAnalysis)1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例:基于机器学习的情感分类主题建模(Topic
- python搭建NPL模型的详细步骤和代码
百锦再@新空间代码工作室
包罗万象python开发语言djangoflaskpygamepip
目录**一、环境准备****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型****六、使用预训练的BERT模型****七、模型评估****八、部署模型****总结**1.**人机交互的核心技术**2.**推动AI技术发展的动力**3.**广泛
- 专业 英语
程序员爱德华
英语专业英语
文章目录一、计算机1.计算机基础(1)计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习(1)论文(2)深度学习DL(3)计算机视觉CV(4)自然语言处理NLP(5)推荐系统(6)计算机图形学二、数学三、机械、材料四、医药五、英美计量单位一
- 1.6 从 GPT-1 到 GPT-3.5:一路的风云变幻
少林码僧
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从GPT-1到GPT-3.5:一路的风云变幻人工智能的进步一直是科技领域的一个重要话题,而在自然语言处理(NLP)领域,GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的发布,标志着一个又一个技术突破。从2018年发布的GPT-1到2022年推出的GPT-3.5,OpenAI的每一次更新都在推动着人工智能的发展,改变了我们与计算机互动的方式。本文将带你一起回顾GP
- 使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码
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以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理(NLP)技术处理题目的文本信息,并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。步骤概述数据准备:准备包含高中物理题目的数据集,每个题目都有对应的类别标签。文本预处理:对题目文本进行清洗和特征提取。模型训练:使用训练数据训练分类模型。模型评估:使用测试数据评估模型的性能。预测:使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。
- Python 自然语言处理实战: NLTK 与 spaCy,文本分析的左右护法
清水白石008
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Python自然语言处理实战:NLTK与spaCy,文本分析的左右护法引言在信息爆炸的时代,文本数据以前所未有的速度增长,蕴藏着巨大的信息和价值。从社交媒体的评论,到浩如烟海的文档,文本数据无处不在,成为了解用户意图、挖掘商业情报、洞察社会趋势的关键来源。然而,文本数据本质上是非结构化的,计算机难以直接理解和处理。自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术应运而
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HuggingFaceDatasets库HuggingFace的datasets库是一个轻量级、高性能的库,用于加载、处理和分享大规模数据集,特别适用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和语音任务。1.为什么使用Datasets?在深度学习中,处理大规模数据集通常面临以下挑战:数据集太大,无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库
- 自然语言处理(NLP)领域大语言模型学习目录大全
彬彬侠
大模型自然语言处理NLP大模型LLMGPTBERTGLM
本文主要收集了自然语言处理(NLP)领域的大语言模型,可以可以通过点击标题链接查看具体的详情。GPT系列GPT-1(GenerativePre-trainedTransformer1)模型GPT-1(GenerativePre-trainedTransformer1)是OpenAI在2018年6月提出的第一代GPT模型,也是第一个基于Transformer结构的自回归(Autoregressive
- DeepSeek时代:AI如何重塑软件开发的每个阶段,效率提升全解析
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在软件开发领域,时间就是竞争力。传统的瀑布模型和敏捷开发流程中,需求偏差、重复编码、测试遗漏等问题不断消耗团队精力。随着以DeepSeek为代表的AI技术突破,从需求分析到运维监控的每个环节都在发生效率革命。本文将深入解析AI在开发全流程中的具体应用,并通过真实数据揭示其带来的效率跃升。一、需求分析阶段:从模糊需求到精准拆解(效率提升65%)AI工具:自然语言处理(NLP)、需求图谱生成应用场景:
- DeepSeek:如何通过自然语言生成HTML文件与原型图?
阿三0404
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在当今快节奏的开发与设计环境中,快速生成HTML文件或原型图是每个开发者与设计师的迫切需求。虽然DeepSeek无法直接生成图片,但它却能够通过自然语言生成流程图、原型图以及交互式页面,甚至可以直接输出HTML代码。本文将详细介绍如何与DeepSeek高效交流,生成你想要的HTML文件或原型图,并分享一些实用技巧。1.DeepSeek的核心功能与优势DeepSeek是一款基于自然语言处理(NLP)
- svn 通过127.0.01能访问 但通过公网IP不能访问,这是什么原因?
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连接失败的提示如下1、SVN的启动方法方法一:svnserve-d-r/mnt/svn方法二:svnserve-d--listen-port3690-r/mnt/svn方法三:svnserve-d-r/mnt/svn--listen-host0.0.0.02、首先检查svn服务器是否启动方法一:netstat-tunlp|grepsvn演示如下如上状态,说明已启动方法二:svnserve--ver
- Spring AI 实战:手把手教你打造一个智能客服机器人!
Leaton Lee
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前言:为什么要做一个智能客服机器人?在当今数字化时代,智能客服机器人已经成为企业提升用户体验和服务效率的重要工具。无论是解答用户问题、处理订单咨询,还是提供技术支持,智能客服机器人都能够高效地完成任务。SpringAI框架为我们提供了一个强大的工具集,结合自然语言处理(NLP)技术,我们可以轻松地构建一个功能强大的智能客服机器人。本文将从零开始,一步步教你如何利用SpringAI和相关技术打造一个
- Unity AI 技术浅析(二)
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AIGC—游戏制作AIGC—虚拟现实unity人工智能游戏引擎AIGC机器学习深度学习
UnityAI是Unity引擎中集成的智能技术,旨在为游戏开发者、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用开发者提供强大的AI工具和功能。UnityAI涵盖了从智能代理(Agents)、机器学习(MachineLearning)到自然语言处理(NLP)等多个领域。一、UnityAI的工作原理1.智能代理(Agents)UnityAI的核心之一是智能代理(Agents),这些代理可以模拟游戏中的非玩家
- 人工智能基础知识
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首先分为两大类:一:机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型:cnn,resnet,deepface,yolov(1-12),vi-transformer。缺点:不能解决收听问题。3.落地,无人识别,轨道追踪,无人驾驶,(主要解决看的东西)。二:自然语言处理nlp(语音识别)处理(文本)方面解决(说和听的问题),RNN,LSTM,attention,transformer(基于规则的翻译,超越普通
- 基于NLP的客户意见分析:从数据到洞察
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友友们好!我的新专栏《Python进阶》正式启动啦!这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例:通过丰富的实战案例,带你一步步实现
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截至最后更新时间(2024年3月中旬),以下是国内外部分知名的人工智能大模型,按类别和用途大致分类如下:国外:自然语言处理(NLP)大模型:OpenAIGPT系列:GPT-3:迄今为止最为知名的自然语言处理大模型之一,具备强大的文本生成、理解和对话能力。GPT-4:后续版本,性能和参数量比GPT-3更高,各项指标均有所提升。Google的Transformer系列:BERT(Bidirection
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GrokAI是由XAI公司推出的一款尖端人工智能系统。作为该公司核心技术之一,GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用,尤其在数据分析、自然语言处理(NLP)、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息,并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术,GrokAI具备自我学习的能力,可以通过不断的训练来优
- 如何结合NLP(自然语言处理)技术提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力?
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光学字符识别(OCR)技术能够快速从文档、图像中提取文本信息,目前已经广泛应用于金融、教育、医疗、物流等领域。然而,传统OCR技术的功能主要集中在字符提取和简单的结构化输出上,难以处理复杂场景中涉及的语义理解与上下文感知问题。而通过将自然语言处理(NLP)技术与OCR相结合,可以极大提升系统对文本的语义理解能力,为多场景应用赋予更高的智能化水平。虽然OCR在文本识别的准确性和速度上不断提升,但面对
- 基于Python 和 DeepSeek API 实现文本分类
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在自然语言处理(NLP)领域,文本分类是一项非常重要的任务,它可以帮助我们将大量的文本数据自动归类到不同的类别中。传统的文本分类方法有很多,而近年来,利用大模型进行文本分类逐渐成为一种流行且高效的方式。本文将介绍如何使用Python编写代码,结合DeepSeekAPI实现文本分类的功能,并探讨使用大模型方法进行文本分类与其他方法的区别。1代码概述我们的代码主要实现了以下几个功能:创建一个DeepS
- OLMo 7B:推动自然语言处理领域的技术革新
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OLMo7B:推动自然语言处理领域的技术革新OLMo-7B项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/OLMo-7B引言随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。然而,在实际应用中,NLP技术仍然面临着诸多挑战,如语境理解、信息抽取、情感分析等。为了解决这些问题,艾伦人工智能研究所(AI2)推出了OLMo系列模型,其中
- AI 外呼产品架构解读:让智能外呼更精准高效
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在人工智能(AI)技术迅猛发展的今天,AI外呼系统已成为呼叫中心领域的新宠。本文将剖析AI外呼产品的基本架构,帮助读者理解其背后的技术逻辑和应用价值。一、支撑能力层:AI外呼的基石AI外呼系统的底层架构,即支撑能力层,为整个系统提供了坚实的技术基础。这一层主要包括以下三个核心组成部分:1.AI基础能力AI基础能力涵盖了语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)和语音合成(TTS)等技术。这些技术使
- 自然语言模型(NLP)介绍
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一、自然语言模型概述自然语言模型(NLP)通过模拟人类语言理解和生成能力,已成为人工智能领域的核心技术。近年来,以DeepSeek、GPT-4、Claude等为代表的模型在技术突破和应用场景上展现出显著优势。例如,DeepSeek通过强化学习提升推理能力,其混合专家架构(MoE)显著优化了计算效率。二、核心技术解析1.DeepSeek模型架构混合专家模型(MoE):DeepSeek-V3采用Mo
- Transformer 代码剖析15 - Transformer模型代码 (pytorch实现)
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一、模型架构全景解析1.1类定义与继承关系classTransformer(nn.Module):该实现继承PyTorch的nn.Module基类,采用面向对象设计模式。核心架构包含编码器-解码器双塔结构,通过参数配置实现NLP任务的通用处理能力。TransformerEncoderDecoderMulti-HeadAttentionFeedForwardMaskedMulti-HeadAtten
- 沃丰科技AI浅谈|语音交互的三驾马车:ASR、NLP、TTS
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在日常生活中,AI机器人离我们很近。你是否接到过这样的电话:“您好,检测到您已经购买某产品一周的时间了,请问您的使用感受如何?”“请问您对产品满意吗?有什么建议给到这边吗?”全程对话亲切无障碍,您可能觉得这是一个大型企业对于用户的恳切关注。如果我告诉您,这都是由外呼机器人拨打并且能够自行记录下您的意见和建议,以供企业改进,您会惊讶吗?基于深度神经学算法和卷积神经网络算法的AI外呼机器人,它是融合自
- 国内外优秀AI外呼产品推荐
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在数字化转型浪潮中,AI外呼系统凭借其高效率、低成本、精准交互的特点,成为企业客户触达与服务的核心工具。本文基于行业实践与技术测评,推荐国内外表现突出的AI外呼产品,重点解析国内标杆企业云蝠智能,并对比其他代表性产品,助企业快速选型。一、云蝠智能:大模型驱动的“性价比之王”作为国内AI外呼领域的领军者,云蝠智能以神鹤AI对话大模型为核心技术,深度融合自然语言处理(NLP)、语音识别(ASR)与语音
- spaCy 入门:自然语言处理的高效工具
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spaCy入门:自然语言处理的高效工具引言spaCy是一个功能强大的开源Python库,专注于工业级的自然语言处理(NLP)。它以其高效的性能、简洁的API和对多种语言的支持而闻名。无论是进行文本分析、信息提取还是构建智能聊天机器人,spaCy都是一个不可或缺的工具。本文将从零开始,介绍spaCy的基本功能和使用方法,并通过示例代码帮助你快速上手。1.安装spaCy在开始之前,首先需要安装spaC
- Transformer架构简略:DeepSeek 的底层基石
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2017年,一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世,提出了Transformer架构,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域的格局。它不仅在各种NLP任务上取得了突破性进展,更成为了当今人工智能领域最具影响力的架构之一。一、从RNN到Transformer:突破瓶颈,开创先河在Transformer出现之前,循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)是处理序列
- DeepSeek 各版本的区别
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DeepSeek各版本的区别主要体现在参数规模、架构设计、性能表现、硬件需求以及适用场景等方面,具体对比如下:一、参数规模与模型架构基础版(DeepSeek-V3)参数规模:6710亿参数(671B),采用混合专家(MoE)架构,每个Token激活约37B参数。定位:通用NLP任务,如智能客服、内容创作、知识问答等,强调高性价比和可扩展性。训练数据:14.8万亿Token预训练,推理速度较快(每秒
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分