县域医疗大变局！百家优秀县医院联盟呼之欲出丨2020健康界峰会

如何检查电脑的硬盘健康状况？阿杜x 电脑系统（window10 ）电脑
检查硬盘健康状况可以使用多种工具和方法。以下是一些常用的工具和步骤：Windows系统：使用Windows内置工具：磁盘检查：可以通过命令提示符（cmd）使用chkdsk命令来检查硬盘错误。例如，输入chkdskC:/f可以对C盘进行修复。事件查看器：打开事件查看器（eventvwr.msc），查看系统日志中是否有关于硬盘的警告或错误信息。使用第三方软件：CrystalDiskInfo：这是一个免
鸿基智启：东土科技为具身智能时代构建确定性底座一RTOS一科技人工智能鸿道Intewell操作系统
人类文明的每一次跨越都伴随着工具的革新。从蒸汽机的齿轮到计算机的代码，生产力的进化始终与技术的“具身化”紧密相连。当大语言模型掀起认知革命，具身智能正以“物理实体+自主决策”的双重属性重新定义工业、医疗、服务等领域的运行逻辑。在这场革命中，东土科技以自主研发的鸿道Intewell工业操作系统与MaVIEW开发平台，为智能体的“大脑”与“肢体”架起确定性桥梁。具身智能：物理世界的认知革命具身智能（E
Python爬虫实战010：反爬取机制学习若北辰 Python爬虫教程 python 爬虫开发语言
#-*-coding:utf-8-*-"""@ModuleName:demo_001@Function:@Author:@Time:2020/12/28上午11:21"""fromlxmlimportetreeimportpandasaspdimportreimportrandomimporturllibimportrequestsimporttimeimportosimportjson
我要写整个中文互联网界最牛逼的JVM系列教程 | 「JVM与Java体系架构」章节：如何看待Java上层技术与JVM？李阿昀只要你有心人人都是JVM精通者 java jvm
「JVM与Java体系架构」章节的整体目录从现在开始我们就要正式步入第一章——JVM和Java体系结构的学习中了，首先我们看一下这一章要讲授的主要内容都有哪些。前言面向人群及参考书目Java及JVM简介Java发展的重大事件虚拟机与Java虚拟机JVM的整体结构Java代码执行流程JVM的架构模型JVM的生命周期JVM的发展历程从上面可以看到，这一章节的内容分量还是比较充足的，而且也比较详细，因为
智能优化算法：海洋捕食者算法智能算法研学社（Jack旭）智能优化算法算法机器学习神经网络
智能优化算法：海洋捕食者算法文章目录智能优化算法：海洋捕食者算法1.算法原理2.实验结果3.参考文献4.Matlab代码摘要：海洋捕食者算法(MarinePredatorsAlgorithm，MPA)是AfshinFaramarzi等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法，其灵感来源于海洋适者生存理论，即海洋捕食者通过在Lévy游走或布朗游走之间选择最佳觅食策略。具有寻优能力强等特点。1.算
Mapster：深入了解快速且高效的对象映射库江沉晚呤时 Net core C#microsoft windows .netcore c#asp.net net
在.NET开发中，处理对象间的映射通常是一项重复且容易出错的任务。为了简化这一过程，开发者常常使用诸如AutoMapper这样的库，而Mapster是另一个轻量级且高效的替代方案。Mapster提供了强大的功能、简洁的配置和优秀的性能，尤其适合对性能要求较高的场景。本文将详细介绍Mapster的使用方法，包括基础用法、高级特性以及性能优化，帮助你充分利用这一工具。1.安装Mapster首先，我们需
安装matlab2024a错误license checkout failed Error-8 成为不掉头发的工程师开发语言 matlab
问题：忘记截图了，借用博主的图片。记得安装过程中，目标网址才是你的安装地址，而不是前面的安装包地址。解决方法：1.将破解文件中"Crack\R2020a\bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl"目录下的libmwlmgrimpl.dll文件复制到安装成功的matlab目录bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl里
跨领域算法安全优化与可解释实践智能计算研究中心其他
内容概要作为系统性研究框架，《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入，重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性，构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式，同时引入动态可解释性分析技术，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面，研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略，以及生成对抗网络在数据
智能算法安全与跨领域创新实践智能计算研究中心其他
内容概要在智能算法快速渗透各行业的背景下，安全治理与技术创新已成为驱动跨领域应用的核心议题。当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开，通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力，构建起多模态技术融合的创新路径。在应用场景层面，医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系，其中超参数优化、特征工程
模型优化前沿趋势与行业应用实战智能计算研究中心其他
内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术，正在重构跨机构协作的模型训练范式，而量子计算与神经架构搜索（NAS）的结合，为超参数优化开辟了新维度。在应用层面，医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果，验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
月入10万+的AI人都在用的学习宝典：DeepSeek高校联盟资料限时开放毛毛ai pdf AI编程 AI写作 AIGC
DeepSeek学习资料合集：https://pan.quark.cn/s/bb6ebf0e9b4dDeepSeek实操变现方法：https://pan.quark.cn/s/76328991eaa2当今时代，AI浪潮汹涌而来，学习AI的紧迫性不言而喻。未来3年，预计将有80%的传统程序员被淘汰。如果你还没有跟上步伐，将会面临一系列严峻的挑战，比如企业招聘AI岗位对学历要求的提升、简历筛选对Dee
10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……
医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样，涵盖了不同维度和领域的数据资源。例如，在疾病诊断领域，像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用；而在中医药领域，神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此，本文整理了医学领域的1
65%的家庭有人“啃老”，数据解读国内版巨婴是如何炼成的？永洪科技大数据啃老单身房价
近日，韩国“30-39岁的未婚人口中有54.8%变成啃老族；40-44岁的未婚人口中有44.1%变成啃老族”的数据在网上引发热议。而反观国内，2020年数据显示，中国的啃老族已经占据了中国超过60%的家庭，30%的年轻人靠“啃老”过活，65%以上的家庭存在“啃老”方面的问题。对此，很多80、90后纷纷表示不服。网友调侃：贵族的啃老叫继承家业，到了穷人就成了啃老了。其实，啃老现象在各国都存在，是全人
NTIRE比赛：技术前沿、国内企业表现与计算机视觉未来展望 AndrewHZ 深度学习新浪潮计算机视觉人工智能深度学习调研报告算法 NTIRE 画质算法
一、NTIRE比赛概述：图像恢复与增强领域的全球竞技场1.1NTIRE的定位与历史NTIRE（NewTrendsinImageRestorationandEnhancement）是计算机视觉领域最具影响力的国际赛事之一，聚焦于图像恢复与增强技术的前沿探索。自2017年首次举办以来，NTIRE每年与计算机视觉顶会CVPR联合召开，成为学术界与工业界技术实力的重要展示平台。其竞赛内容涵盖图像超分辨率、
中国团体保险行业发展规模及投资发展趋向研究报告2021-2027年 Le9420 电子商务
第1章：中国团体保险行业发展综述1.1团体保险行业定义及特点1.1.1团体保险行业的定义1.1.2团体保险行业产品/业务特点（1）团体保险与个人保险（2）团体保险与社会统筹保险1.2团体保险行业统计标准1.2.1团体保险行业统计口径1.2.2团体保险行业统计方法1.2.3团体保险行业数据种类1.2.4团体保险行业研究范围（1）团体人寿保险（2）团体健康保险（3）团体意外伤害保险第2章：美国团体健康
go执行java -jar 完成DSA私钥解析并签名 DavidSoCool java jar golang
起因，最近使用go对接百度联盟api需要使用到DSA私钥完成签名过程，在百度提供的代码示例里面没有go代码的支持，示例中仅有php、python2和3、java的代码，网上找了半天发现go中对DSA私钥解析支持不友好，然后决定使用在java中完成签名计算过程，生成可执行jar后由外部传入参数获取签名数据。百度联盟api文档说明：1）权限开通后，登录百度联盟媒体平台（union.baidu.com）
提升空间卫生，稀土抗菌剂让铺地材料更健康金士镧新材料有限公司全文检索科技生活安全
一、稀土元素的抗菌特性稀土元素包括镧系元素及其他一些具有特定化学性质的元素（如钪、钇等），这些元素具有较强的催化性和化学活性，能有效抑制细菌的生长和繁殖。稀土元素尤其是铈、钕、钬、钇等，因其在抗菌方面的特殊作用，能够有效杀灭多种常见的细菌和真菌，并能防止细菌的耐药性产生。稀土抗菌剂的抗菌抑菌机理有四个层面:1.稀土化合物与细菌表面静电结合，造成直接的杀灭；2.基于稀土的光催化半导体特性，通过光生氧
雨滴谱仪：准确掌握降水情况，助力道路维护 tianhe8888_ 雨滴谱仪降水天气现象仪雨滴
【TH-YD1】在气象监测与交通管理中，对道路降水情况的实时监测是至关重要的。雨滴谱仪作为一种高精度、智能化的降水天气现象监测设备，凭借其独特的工作原理和卓越的性能，在实时监测道路降水情况方面发挥着重要作用。一、引言降水是自然界中一种常见的天气现象，对道路交通、农业生产、城市排水等多个领域都有着重要影响。为了准确掌握降水情况，及时采取应对措施，科学家们研发了雨滴谱仪这一先进的气象监测设备。雨滴谱仪
《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》空云风语人工智能 YOLO 机器视觉目标跟踪人工智能计算机视觉 YOLO
走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中，目标检测无疑是一颗璀璨的明星，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域，发挥着不可或缺的作用。而YOLO系列算法，更是以其独特的“一次看全（YouOnlyLookOnce）”理念和卓越的性能，在目标检测领域中独树一帜，成为了众多研究者和开发者的首选工具。从最初的YOLOv1横空
ICCE 数字车钥匙介绍程序员安全
0x01概述汽车数字钥匙（DK，数字钥匙、数字车钥匙）应该是智能卡问世50年以来的新应用。目前主流的数字钥匙规范除了国外的CCC联盟标准，国内主要是ICCE（智慧车联产业生态联盟，IntelligentCarConnectivityINdustryEcosystemAlliance）的数字车钥匙规范，ICCOA（智慧车联开放联盟，IntelligentCarConnectivityOpenAlli
设计一个优秀 API 的秘诀
设计一个优秀API的秘诀本指南深入探讨了顶级API设计，强调了它不仅仅是代码的集合。一个设计良好的API就像五星级礼宾服务，能够顺畅地引导用户达到他们的预期目标。拿起一杯咖啡，让我们一起探索创建一个功能强大、用户友好的API的秘诀吧！理解API基础第一步：拥抱REST-API设计的基础优秀API构建的基石是REST。RESTfulAPI使用HTTP方法（GET、POST、PUT、DELETE），与
关联规则算法：揭秘数据中的隐藏关系，从理论到实战秋声studio 机器学习算法详解关联规则算法数据挖掘 Apriori算法 FP-Growth算法大数据优化数据预处理增量式更新
引言在当今数据驱动的时代，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了各行各业的核心挑战。关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具，能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系，从而为决策提供支持。无论是电商平台的商品推荐，还是医疗领域的疾病诊断，关联规则算法都展现出了强大的应用潜力。本文将从基础概念出发，逐步深入探讨关联规则算法的核心原理、经典算法及其优化策略。无论你是数据挖掘的初学者，还是希望进一步了解关联
哪个AI论文生成助手好用？5 款AI论文工具深度评测 AI论文图鉴人工智能
2025年，AI论文写作工具如雨后春笋般涌现，迅速在学术圈走红。身为一个常被论文写作困扰的“懒人”，我对这些工具的实际表现充满好奇。于是，我亲测了五款当下国内外最热门的AI论文写作助手，从功能、交互、写作水平、写作效率等维度进行全面评测，结果令人惊喜。相信这篇文章能为仍在观望的你带来新的启发与认识。这次测评，我挑选了五款极具代表性的AI工具，以“基于大语言模型的医疗诊断研究”为主题，看它们如何大显
大语言模型(LLM)入门学习路线图_llm教程，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！ AGI学习社语言模型学习人工智能 LLM 大模型大数据自然语言处理
Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型（LargeLanguageM
AI大模型零基础金融人如何一周自学大模型，从零基础到入门，看这篇就够了！冻感糕人~ 人工智能金融 AI大模型 LLM 大模型技术大模型学习路线大模型基础
前几天参加了字节跳动在上海举办的火山引擎Force原动力大会，OpenAI也连续开了12天发布会，最近堪称科技界的春晚了。如果说2022年ChatGPT横空出世把人工智能的发展带上了一个新的台阶，那么2024年末，大模型对工作、生活的全面“侵入”让我们越来越接近库兹韦尔所描述的那个奇点时刻。作为金融民工，我们想通过这篇文章讲讲从用户的角度如何一周快速掌握大模型，以及为什么我建议每一个金融从业人员（
Llama3.1是AI界的Linux？先部署起来再说！ AI大模型探索者人工智能 linux 运维语言模型 ai LLama llama
前言就在昨天，Meta发布了Llama3.1，这次带来的中杯、大杯和超大杯3个版本。从纸面数据来看，Llama3.1超大杯已经能跟GPT-4Omni、Claude3.5Sonnet分庭抗礼了。而中杯和大杯更是将同量级的对手摁在地上摩擦。要知道，Llama的对手可是闭源模型啊工友们！小扎同志说，开源AI会成为行业的标准，就像Linux一样！不管怎么说，既然你开源了，那我就在本地部署起来吧。本文使用O
三种优化算法旅者时光算法算法 python 开发语言
本文将总结遗传算法、粒子群算法、模拟退火三种优化算法的核心思路，并使用python完整实现。实际上，越来越多的优秀算法已经被封装为一个易用的接口。很多时候，一行代码就能实现我们的需求。但了解这些算法的基本逻辑，能够使用最基本的代码实现它。无论对于提升我们的编程能力还是解决问题的能力，都会大有裨益。甚至，改变我们思考问题的方式。1、遗传算法遗传算法，顾名思义，就是借鉴了生物通过遗传变异来逐渐适应环境
警惕AI神话破灭：深度解析大模型缺陷与禁用场景指南领码科技 AI应用 IT职场大模型缺陷 AI工具风险伦理挑战应用场景限制可信AI
摘要当前AI大模型虽展现强大能力，但其本质缺陷可能引发系统性风险。本文从认知鸿沟、数据困境、伦理雷区、技术瓶颈四大维度剖析大模型局限性，揭示医疗诊断、法律决策等8类禁用场景，提出可信AI建设框架与用户防护策略。通过理论分析与实操案例结合，为规避AI工具风险提供系统性解决方案。关键词：大模型缺陷、AI工具风险、伦理挑战、应用场景限制、可信AI一、认知鸿沟：无法企及的人类智慧1.1创造性思维的致命短板
成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？ Altair澳汰尔 PhysicsAI 仿真 AI 机器学习 HyperWorks 数据分析
案例简介PhysicsAI™助力HEROMOTOCORP实现设计效率提升99%印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商HeroMotoCorpLtd.（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
数据分析与AI丨AI Fabric：数据和人工智能架构的未来 Altair澳汰尔数据分析 ai RapidMiner 知识图谱人工智能
AIFabric架构是模块化、可扩展且面向未来的，是现代商业环境中企业实现卓越的关键。在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生，新的应用场景不断涌现，前沿探索持续拓展。可遗憾的是，众多企业在利用数据和人工智能方面，脚步总是滞后。这是每个行业进行创新和获得竞争优势的冲刺阶段，但正如大多数企业时常感受到的那样，大规模实施下一代数据和AI工具说起来容易做起来难。
Hadoop(一) 朱辉辉33 hadoop linux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧. 在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
maven An error occurred while filtering resources blackproof maven 报错
转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources maven报错： maven An error occurred while filtering resources Maven -> Update Proje
jdk常用故障排查命令 daysinsun jvm
linux下常见定位命令： 1、jps 输出Java进程 -q 只输出进程ID的名称，省略主类的名称； -m 输出进程启动时传递给main函数的参数； &nb
java 位移运算与乘法运算周凡杨 java 位移运算乘法
对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：问题：用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?” 答案：2 << 3 由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
java中的枚举(enmu) g21121 java
从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举： public enum ResultType { /** * 成功 */ SUCCESS, /** * 失败 */ FAIL,
MQ初级学习 510888780 activemq
1.下载ActiveMQ 去官方网站下载：http://activemq.apache.org/ 2.运行ActiveMQ 解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
Spring_Transactional_Propagation 布衣凌宇 spring transactional
//事务传播属性 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个 @Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
我的spring学习笔记12-idref与ref的区别 aijuans spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如： <bean id ="theTargetBean" class="..." /> <bean id ="theClientBean" class=&quo
Jqplot之折线图 antlove js jquery Web timeseries jqplot
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JDBC中事务处理应用百合不是茶 java JDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复事务常用命令: Commit提交
[转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论 bijian1013 java 多线程线程安全 HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable，它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能，这当然也是方便的。然而，线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时，无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的，它通过提供一个不同步的
ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项 bijian1013 JavaScript AngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler bit1129 TypeHandler
什么是typeHandler? typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射内置typeHandler MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
上传下载文件rz,sz命令 bitcarter linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令：因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求：我遇到的问题： sz下载A文件10M左右，没有问题但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题解决方法：上传命令改为;rz -ybe 下载命令改为：sz -be filename 如果还是有问题：那就是文
通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据 ronin47 ngx-lua　统计解禁ip
介绍以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计. 可以统计与query-times request-time
java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class MinNumFromIntArray { /** * Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。 * 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
Oracle基本操作 ccii Oracle SQL总结 Oracle SQL语法 Oracle基本操作 Oracle SQL
一、表操作 1. 常用数据类型 NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位 NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位） VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位） CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
[强人工智能]实现强人工智能的路线图 comsci 人工智能
1：创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表 2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图 3：将这个流程图导入到矩阵数据表中 4：在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能 cwqcwqmax9 apache
背景： HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
SpringMVC and Struts2 dashuaifu struts2 springMVC
SpringMVC VS Struts2 1: spring3开发效率高于struts 2: spring3 mvc可以认为已经100%零配置 3: struts2是类级别的拦截，一个类对应一个request上下文， springmvc是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url对应所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
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再看知名应用背后的第三方开源项目 dcj3sjt126com ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《 iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者 @iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了 Facebook Paper使用的第三
Objective-c单例模式的正确写法 jsntghf 单例 ios iPhone
一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的： #import <Foundation/Foundation.h> @interface Downloader : NSObject + (instancetype)sharedDownloader; @end #import "Downloader.h" @implementation
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MyBatis传多个参数： 1、采用#{0},#{1}获得参数： Dao层函数方法： public User selectUser(String name,String area); 对应的Mapper.xml <select id="selectUser" result
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首先centos7 已经不支持mysql，因为收费了你懂得，所以内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤。 #列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb #卸载 rpm -e mariadb-libs-5.
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Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
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