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不会爬虫的闲鱼
numpy数据分析python
Numpy是一个开源的Python库,用于支持大型多维数组和矩阵运算,同时提供了大量的数学函数库。它是科学计算中非常重要的工具。Numpy在数据科学中非常重要,因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库,这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。一、安装与设置如何安装Numpypipinstallnumpy验证安装的方法importnumpyprint(numpy.__v
- 数据标注工具及其对预训练模型性能的影响
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来,预训练模型(Pre-trainedModels)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练,学习到丰富的语言知识和语义表示,并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现,标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力,但它们仍然需要针对特
- Java Stream 流从零到一全指南
秋.
JAVAwindowsjava开发语言流strem
1.什么是JavaStream?JavaStream是Java8引入的一种用于处理数据集合的API,提供了声明式的方式进行数据处理。它能够支持函数式编程风格,极大地简化了集合操作,提高了代码的可读性和可维护性。Stream的核心特性链式操作:流操作可以串联在一起,避免了传统迭代方式的冗余代码。惰性求值:只有在终端操作时,流的计算才会执行。内部迭代:相比于for循环的外部迭代,Stream采用内部迭
- vue中el-tree的懒加载
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el-tree是ElementUI中的一种树形控件,它可以在页面中显示树形数据结构,同时支持懒加载。懒加载是指在Vue组件渲染的过程中,只加载当前可见的部分数据,而不是一次性加载整个数据。这种方法可以显著提高页面的加载速度和响应性能,特别是在大型数据集上。要使用el-tree的懒加载功能,需要在树形控件组件中提供一个load方法。load方法会在展开一个父节点时触发,它的参数包含了父节点的数据和一
- kettle数据同步
zhz5214
数据同步javaetlbigdata数据仓库运维开发
Kettle是一个强大的数据集成工具,可以用来实现各种数据同步的需求。以下是一些常见的Kettle数据同步的实现方法:数据库之间的同步:使用Kettle中的数据库连接组件,可以连接多个不同的数据库,并通过数据抽取、转换和加载步骤实现数据同步。文件之间的同步:Kettle可以读取和写入各种类型的文件,包括CSV、Excel、JSON和XML等格式。因此,可以通过读取源文件、转换数据格式,并将其写入目
- 基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具(OmniParser)
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应用软件GUI
OmniParser是一款开源工具,可通过解析用户界面截图生成结构化数据,助力打造视觉驱动的GUI自动化代理,赋能跨平台交互。一、技术原理1.数据集构建:从流行网页和应用中提取数据,构建可交互图标检测数据集和图标描述数据集,为模型训练提供基础。2.检测模型:使用YOLOv8模型在可交互图标检测数据集上进行微调,能够识别和定位用户界面中的可交互区域,如按钮、图标等。3.描述模型:利用BLIP-v2模
- GEE数据集——Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 卫星sentinel-2哨兵-2(HLS)
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GEE数据集专栏sentinel遥感影像gee数据集nasaHLS-2
简介统一大地遥感卫星哨兵-2(HLS)项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率(SR)和大气层顶部亮度(TOA)数据。陆地成像仪(OLI)安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星8号和陆地卫星9号上,而多光谱仪(MSI)则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A号和哨兵-2B号卫星上。通过综合测量,可以每2到3天以30米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS项目使用一套算法来获得OLI和MSI的无缝
- Google Earth Engine——导入无云 Sentinel-2 图像和NDVI计算
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GEE教程训练sentinel人工智能geendvi归一化植被指数波段运算遥感
目录搜索和导入无云Sentinel-2图像Sentinel-2的背景打开GEE界面定义您感兴趣的领域查询Sentinel-2图像的存档过滤图像集合将图像添加到地图视图定义真彩色可视化参数探索影像定义假色可视化参数从波段组合中导出指数NDVI锻炼本实验的目的是介绍GoogleEarthEngine处理环境。在本练习结束时,您将能够搜索、查找和可视化范围广泛的遥感数据集。在第一个练习中,我们将重点关注
- RV1126笔记三十七:PaddleOCR检测模型训练
殷忆枫
RV1126项目实战笔记
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。PaddleOCR检测模型训练及验证测试1、准备数据集在PaddleOCR目录下新建文件夹:train_data,这个文件夹用于存放数据集的。使用的是网上大佬提供的车牌识别数据集,下载后,解压到train_data目录下。可以自己网上找,了可以找我要数据集,或自己标注数据集。2、配置文件在PaddleOCR主目录下:configs/det/ch_ppocr_v
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习
1.基本概念微调(Fine-tuning)定义:微调是指在预训练大语言模型的基础上,通过在特定领域或任务的数据上进一步训练,从而使模型在该特定任务上表现更优。目的:适应具体的任务需求,比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等,使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程:通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数(例如学习率、批量大小等),以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
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人工智能深度学习机器学习
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?1.定义与目标微调(Fine-tuning)目标:调整预训练模型(如GPT、LLaMA、PaLM)的参数,使其适应特定任务或领域。核心:通过额外的训练(使用特定数据集)优化模型的性能,提升其在特定场景下的效果。例如:将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用(Application)目标:直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题,无需修改模型
- pytorch实现cifar10多分类总结
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cifar-10简介:CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,每张图片都是3×32×32,3通道彩色图片,分辨率32×32。它包含了10个不同类别,每个类别有6000张图像,其中5000张用于训练,1000张用于测试。这10个类别分别为:飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务,可以使用深度学习模型,如卷积
- 多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类:Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical
小小帅AIGC
informationextraction人工智能自然语言处理语言模型多分类学术领域生物医学
AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper:https://arxiv.org/abs/2404.13779github:本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务,训练自己的数据集,分类每个句子对应的实验方法。没有什么讲的。文章目录~1.背景动机
- Python爬虫教程:如何通过接口批量下载视频封面(FFmpeg技术实现)
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引言随着在线视频平台的蓬勃发展,视频封面作为视频内容的预览图,一直以来都是观众对视频的第一印象。在爬取视频资源时,很多开发者和研究者往往只关注视频本身,而忽略了视频封面。实际上,视频封面不仅能提供重要的信息(例如视频标题、主题或情感等),而且它们也能作为数据集中的重要属性,用于视频分类、推荐系统等应用。在这篇博客中,我们将深入探讨如何使用Python通过接口批量下载视频封面,利用FFmpeg等技术
- python进程与线程_python进程和线程
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python进程与线程
python进程和线程概念GIL:全局解释锁,解决了不同线程同时访问统一资源时,数据保护问题。python虽然是多线程,但是因为GIL,实际上是是单线程,由CPU轮询,假线程。(一个线程运行一段时间后会释放GIL,另一个线程获取GIL便会执行,然后再释放)进程:是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动。进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。(进程间通信方式:套接字,信号,管道
- KNN算法实例_手写识别系统
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创建一个简单的书写识别系统,使用KNN算法来识别手写数字。分别使用手写KNN算法和调用scikit-learn库来实现。在数据处理过程中,将使用一个常见的手写数字数据集,如MNIST数据集。数据集我们将使用MNIST数据集,它包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像,表示0-9之间的手写数字。手写KNN算法我们首先手写一个KNN算法来实现书写识别系统。
- 深入浅出 K 近邻算法:原理、实践与应用
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机器学习近邻算法算法
引言在机器学习的众多算法中,K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)以其简洁而强大的特性占据着重要地位。它既可以用于分类任务,也能在回归任务中发挥作用。无论是处理简单数据集,还是面对复杂的数据分布,KNN都展现出独特的魅力。本文将深入探讨KNN算法的原理、特点、优缺点、实现步骤以及在分类和回归任务中的具体应用。KNN算法的基本原理KNN算法属于监督学习范畴,其核心思想质朴而直
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人工智能健康医疗算法
在医学领域中,人工智能(AI)尤其是深度学习技术,已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型,需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程,介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集,并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先,你需要收集包含医学影像的数据集。这些数据通常来自医院或研究机构,并且需要经过伦理审查和患者同意。示例数据集假设我们有一个包含肺部X光片的数据集,
- Python 爬虫实战:开放数据集抓取与大数据分析应用
西攻城狮北
python爬虫数据分析
引言在数据驱动的时代,开放数据集成为了各领域研究和应用的宝贵资源。通过抓取和分析开放数据集,我们可以挖掘出有价值的信息,为决策提供支持。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取开放数据集,并进行大数据分析应用。一、项目背景与目标1.项目背景随着信息技术的飞速发展,越来越多的机构和组织开始开放其数据集,以促进创新和研究。这些开放数据集涵盖了各个领域,如气象、交通、医疗、金融等。通过抓取和分析这
- Hive高级SQL技巧及实际应用场景
小技工丨
大数据随笔sqlhive数据仓库大数据
Hive高级SQL技巧及实际应用场景引言ApacheHive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施,它提供了一个用于查询和管理分布式存储中的大型数据集的机制。通过使用类似于SQL(称为HiveQL)的语言,Hive使得数据分析变得更加简单和高效。本文将详细探讨一些Hive高级SQL技巧,并结合实际的应用场景进行说明。HiveSQL的高级使用技巧1.窗口函数描述:窗口函数允许我们在不使用GR
- LangChain实战:利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互
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我最近接触到一个非常有趣的挑战,涉及到人工智能数字化大量文件的能力,并使用户可以在这些文件上提出复杂的与数据相关的问题,比如:数据检索问题:涉及从数据库中获取特定数据点或数据集,例如“电子产品类别中有多少产品?”或“2021年第四季度总销售额是多少?”汇总查询:需要对数据进行总结的问题,如计算平均值、求和、计数等,例如“所有已上架产品的平均价格是多少?”或“每个地区客户的总人数是多少?”数据关系探
- 高效集成销售订单数据到MySQL的方法
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聚水潭数据集成到MySQL的技术案例分享在企业的数据处理和分析过程中,如何高效地将聚水潭系统中的销售订单数据集成到MySQL数据库中,是一个关键的技术挑战。本文将详细介绍“聚水潭-销售订单-->BI花花尚--销售订单表(非奇门)”这一具体案例,展示如何通过轻易云数据集成平台实现这一目标。首先,我们需要解决的是如何确保从聚水潭获取的数据不漏单,并且能够快速、批量地写入到MySQL中。为此,轻易云提供
- 2024年上半年系统架构设计师论文真题
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软考2024年上半年真题系统架构设计师架构设计软考2024论文范文真题
一、论大数据lambda架构大数据处理架构是专门用于处理和分析巨量复杂数据集的软件架构。它通常包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等多个层面,旨在从海量、多样化的数据中提取有价值的信息。Lambda架构是大数据平台里最成熟、最稳定的架构,它是一种将批处理和流处理结合起来的大数据处理系统架构,其核心思想是将批处理作业和实时流处理作业分离,各自独立运行,资源互相隔离,解决传统批处理架构的延迟问题和流
- 基于YOLOv5的车牌识别系统:从数据集到UI界面的实现
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YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展,车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统(LicensePlateRecognition,LPR)主要用于识别车辆的车牌号码,并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法,如YOLO(YouOn
- 【系统架构设计师】2024年上半年真题论文: 论大数据lambda架构(包括解题思路和素材)
数据知道
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更多内容请见:备考系统架构设计师-专栏介绍和目录文章目录真题题目(2024年上半年试题1)解题思路论文素材参考真题题目(2024年上半年试题1)大数据处理架构是专门用于处理和分析巨量复杂数据集的软件架构。它通常包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等多个层面,旨在从海量、多样化的数据中提取有价值的信息。Lambda架构是大数据平台里最成熟、最稳定的架构,它是一种将批处理和流处理结合起来的大数据处理
- 【大模型新书】基于RAG的生成式AI:使用LlamaIndex、Deep Lake和Pinecone构建自定义的检索增强生成管道
AI大模型-大飞
人工智能大模型学习AI产品经理语言模型大模型RAG大模型教程
书籍简介最小化AI幻觉,构建准确的自定义生成式AI管道,利用嵌入式向量数据库和集成的人类反馈来实现检索增强生成(RAG)购买本书的纸质版或Kindle版即包含免费的PDF格式电子书主要特点实现RAG的可追溯输出,将每个响应与其源文档链接,构建可靠的多模态对话智能体在管道中集成RAG、实时人类反馈改进和知识图谱,交付准确的生成式AI模型在动态检索数据集与微调静态数据之间平衡成本与性能书籍描述基于RA
- Labelme转Voc、Coco
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Q:在github找的cv代码基本都是根据现有且流行的公共数据集格式组织的训练数据集,这导致我使用labelme标注好之后需要我们重新组织数据集labelme2coco#!/usr/bin/envpythonimportargparseimportcollectionsimportdatetimeimportglobimportjsonimportosimportos.pathasospimpor
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明天过后ww
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一、Stream流的概述JavaStream是Java8引入的一个重要的功能,它允许你以声明性的方式对集合或其他数据源进行操作。Stream流提供了一种高效、易读且功能强大的方式来处理数据集合,支持顺序和并行两种处理方式。二、Stream流的常见用法1.创建Stream流//从集合创建Listlist=Arrays.asList("a","b","c");Streamstream=list.str
- Pandas真实案例进阶:从数据清洗到高性能分析的完整指南
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案例背景:电商用户行为分析假设某电商平台提供以下数据集(模拟数据包含100万条记录),需完成用户行为分析:user_logs.csv:用户浏览、加购、下单日志user_profiles.csv:用户地域、设备信息product_info.csv:商品类目、价格数据一、数据加载与内存优化1.1智能数据类型转换#列类型预设字典dtype_dict={'user_id':'category','even
- 基于SWIFT和Qwen1.5-0.5B-Chat进行大模型全参微调(魔搭社区)
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一、环境安装因魔搭社区中的Notebook有自己的机制来处理虚拟环境,因此我们直接使用原生镜像即可。1,swift框架安装pipinstallms-swift2,模型下载gitclonehttps://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat.git二、数据集准备使用ShenNong大模型-中医对话数据,选取前140条构建自己数据集ChatMed_TCM-v
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。