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某龙兄
pythonnginxlinuxcentos
JupyterNotebook(此前被称为IPythonnotebook)是一个交互式笔记本,支持运行40多种编程语言。JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown。用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流,请勿用于商业用途一
- DeepSeek-R1 技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...
雪停时偶遇一叶春
流程图
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- 再有人问你DDD,把这篇文章丢给他
聪明马的博客
Javajava开发语言
DDD(Domain-DrivenDesign,中文名领域模型设计)是一种软件开发方法论,它强调将业务领域中的知识融入到软件设计中。DDD强调将软件开发过程分为两个主要阶段:领域分析和领域建模。领域分析是指深入了解业务领域中的问题和需求,领域建模是将分析出的领域知识转化为软件模型。在本文中,我不再过多说明DDD的来龙去脉,我将用多个例子来详细说明使用DDD和不使用DDD的区别、优势和劣势。需求:假
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
熟悉的黑曼巴
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一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- 全面解析 Enterprise Architect(EA)活动图的工具集:从元素到关系的详尽指南
泡沫o0
C/C++编程世界:探索C/C++的奥妙c++20开发语言c++嵌入式qtumlarm
目录标题第一章:引言——理解活动图的重要性1.1什么是活动图?1.1.1活动图的组成元素1.1.2活动图的应用场景1.2为什么选择EA作为建模工具?1.2.1EA的强大功能1.2.2EA与其他建模工具的对比第二章:活动图中的核心元素2.1活动类元素2.1.1Activity(活动)示例:2.1.2Action(动作)示例:2.1.3Partition(泳道)示例:2.1.4Send(发送)与Rec
- 灰色系统理论及其关联分析方法
青橘MATLAB学习
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前言在现实世界中,许多系统的内部结构、参数及特征并未完全被人们认知。例如,粮食产量受肥料、气象、政策等多因素影响,但各因素与产量间的定量关系难以明确。这类部分信息已知、部分信息未知的系统被称为灰色系统。灰色系统理论从数据本征特性出发,通过有限信息挖掘系统规律,为信息匮乏或紊乱的问题提供建模与分析方法。本章将介绍灰色系统的基本概念及其核心方法——关联分析,揭示如何通过动态态势量化解决实际问题。§1灰
- 使用Python获取在线股票交易网站的实时交易数据
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2025年爬虫精通专栏python开发语言爬虫
目录步骤1:选择股票交易网站步骤2:使用requests库发送HTTP请求步骤3:解析HTML内容步骤4:提取实时交易数据步骤5:存储和使用数据在金融市场中,实时交易数据对于投资者来说具有重要的价值。实时的股票价格、交易量和其他市场指标可以帮助投资者做出更准确的决策,同时也是进行金融分析和建模的重要数据源。在本篇博客中,我们将学习如何使用Python获取在线股票交易网站的实时交易数据。在开始之前,
- 吐血整理!检查点存储策略优化,数据存储效率飙升不是梦
盼达思文体科创
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吐血整理!检查点存储策略优化,数据存储效率飙升不是梦引言你是否还在为数据存储的高成本和低效率而烦恼?为啥投入了大量资源在检查点存储上,数据存储效果却依旧差强人意?其实啊,问题很可能就出在检查点存储策略上。接下来我就带你深入了解如何优化检查点存储策略,让你的数据存储轻松升级!核心内容避坑指南:常见检查点存储策略误区场景化描述:你在进行数据存储时,可能随意选择了一种检查点存储策略,觉得能用就行。但过了
- 吐血整理!训练时数据增强策略调整,让模型性能飙升
盼达思文体科创
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吐血整理!训练时数据增强策略调整,让模型性能飙升引言你是否遇到过模型训练效果不佳,明明投入了大量数据,可模型的准确率、泛化能力就是提不上去?其实啊,很多时候问题就出在数据增强策略上。不合理的数据增强方式,就像给运动员吃错了补药,不仅起不到提升效果,还可能适得其反。今天我就来和你好好聊聊训练时数据增强策略的调整,让你的模型也能“脱胎换骨”!核心内容策略选择误区:80%的人都会犯的错场景化描述:你满心
- 2025年项目管理软件TOP10:选对工具,效率翻倍!
——从行业大咖视角拆解核心逻辑与避坑指南项目管理工具如同团队协作的“导航系统”,选错可能导致资源浪费、进度失控,而选对则能让效率翻倍。作为从业十年的项目管理顾问,我将结合实战经验,为你拆解2025年工具选择的底层逻辑,并推荐10款国内外优秀软件,助你避开90%的常见误区。一、工具选型的核心逻辑:4大维度决定成败选择工具不是“功能越多越好”,而是“适配度越高越好”。以下是核心决策框架(附对比表格):
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- SWAT-MODFLOW地表水-地下水耦合建模
岁月如歌,青春不败
水文水资源SWAT模型MODFLOW模型水文模型水文水资源土地利用cmip6气候变化
一:耦合模型原理与层次结构1.1流域水循环与SWAT模型1.2地下水模拟与MODFLOW模型1.3SWAT-MODFLOW地表-地下耦合模型1.4QSWATMOD插件与功能1.5模型实现所需软件平台二:QGIS软件2.1QGIS平台2.2QGIS安装2.3QGIS界面认识2.4QGIS常见数据格式2.5QGIS建立工程三:基于QSWATMOD的SWAT-MODFLOW模拟3.1QSWATMOD下载
- spark为什么比mapreduce快?
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作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比m
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- 【第11章:生成式AI与创意应用—11.2 音频与音乐生成的探索与实践】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】人工智能音视频自然语言处理NLP深度学习生成式AIDeepSeek
凌晨三点的录音棚里,制作人小林对着空荡荡的混音台抓狂——广告方临时要求将电子舞曲改编成巴洛克风格,还要保留"赛博朋克"元素。当他在AI音乐平台输入"维瓦尔弟遇见霓虹灯"的瞬间,一段融合羽管键琴与合成器的奇妙旋律喷涌而出,这场人与机器的音乐狂想曲正式拉开帷幕。一、声波炼金术:从物理建模到神经作曲1.1传统音频生成的三大门派在AI登场之前,音乐科技已经历三次革命:物理建模派(1980s):用微分方程模
- 基于GPT一键完成数据分析全流程的AI Agent: Streamline Analyst
Wilson_ZheLIN
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大型语言模型(LLM)的兴起不仅为获取知识和解决问题开辟了新的可能性,而且催生了一些新型智能系统,例如旨在辅助用户完成特定任务的AICopilot以及旨在自动化和自主执行复杂任务的AIAgent,使得编程、创作等任务变得高效而条理。在数据科学和可视化方面,非常多家AICopilot通过提供智能提示、建议或辅助决策等手段有效减小了用户的工作量。但是很少有app针对不同种类数据的预处理、建模、可视化等
- Zookeeper 和 Redis 哪种更好?
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- 基于 Spring Cloud + Sentinel 的全面流量治理方案
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- Spring Cloud微服务生产级容量评估实战
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机器学习实战:从零到%1…今天聊聊机器学习(MachineLearning,ML),这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏,咱们一起来探索一下如何从零开始!准备工作:安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前,我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先,确保你已经安装
- 码农避坑指南:Python编程全领域易错点深度剖析与解决方案
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在编程世界中,无论是新手还是经验丰富的开发者,都难免陷入各种误区。从Python多线程的使用到微服务架构的管理,每个编程领域都隐藏着容易被忽视的陷阱。这些误区不仅影响代码性能、可读性和维护性,还可能带来安全隐患。本文将深入剖析编程全领域的易错点,通过实际案例和详细讲解,为你提供全面的解决方案,助你避开这些“坑”,编写出更高效、更安全、更易维护的代码。编程语言特性与最佳实践Python多线程与GIL
- 数据仓库、数据湖和数据湖仓
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数据仓库、数据湖和数据湖仓是三种常见的数据存储和管理技术,各自有不同的特点和适用场景。以下是它们的详细比较:1.数据仓库(DataWarehouse)定义:用于存储结构化数据,经过清洗、转换和建模,支持复杂的查询和分析。特点:结构化数据:主要处理关系型数据。预定义模式:数据在加载前需要定义模式(Schema-on-Write)。高性能查询:优化用于复杂查询和报表生成。数据治理:提供强大的数据治理和
- 数学建模基础训练-1:概念解析
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文章目录数学建模基础训练-1:概念解析问题一:如何找到“概念”?问题二:如何全面理解概念的基础含义?问题三:如何深刻理解概念并作出创新点发掘?实际举例问题一:研究并给出寒假开学某大学返校交通问题的合理解决方案首先,找到“概念”:其次,认识基础概念:第三,对概念的二次挖掘学生到校与离校的交通流量模型交通拥堵对学校教学与运营的影响模型交通安全事故风险评估模型学校交通设施规划与优化模型问题二:研究并给出
- 利用模型输出,解决Yalmip建模+Cplex求解的约束出错问题
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在进行优化求解过程中,难免会遇到这种情况:Row‘c373’infeasible,allentriesatimpliedbounds.那么应该怎么办呢?当用Yalmip建模+Cplex求解过程中,由于Yalmip的建模方式与Cplex有一定的不同,如图:saveampl(constraint,object,'mymodel');得到结果为:从图中可知,由于没有准确的行编号,利用其对Cplex求解过
- 架构设计之软件建模与软件设计文档
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架构设计#架构案例分析架构设计软件建模UML建模需求分析概要设计软件建模流程建模的定义与建模解决的问题软件设计文档
目录一、概述二、软件建模2.1软件建模的定义2.2软件建模的作用2.3软件建模解决的问题2.3.1明确要解决的领域问题2.3.2最终开发出来的系统包含什么2.3.3软件模型设计流程三、软件设计方法3.1概述3.2类图3.3时序图3.4组件图3.5部署图3.6用例图3.7状态图3.8活动图四、软件设计文档4.1概述4.2需求分析4.3概要设计4.4详细设计4.5总结五、总结一、概述架构师的一系列软件
- Audio-Visual Speech Enhancement(视听语音增强)领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析
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深度学习新浪潮智能手机算法计算机视觉硬件架构硬件工程智能硬件
一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合:中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模,结合知识蒸馏技术,在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识,从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外,中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构,将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模,提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计:中国科大与腾讯天籁实验室
- 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
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RFE(Recursivefeatureelimination):递归消除特征法使用一个基模型(这里使用逻辑回归)来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的特征,再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模,然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个(或多个)特征,更新特征集。4、跳转到步骤2,直到完成所有特征的重要性
- ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
别团等shy哥发育
数据挖掘与机器学习回归python数据挖掘时间序列分析机器学习
ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文:文章:1、ARIMA模型理论基础 ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写,其中AR表示的是自回归模型,MA表示的是
- 【论文精读】MotionLM
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【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队:Waymo时间:2023.9代码:简介:采用自回归的方式做轨迹生成,能够更好地建模交互,且避免模态坍缩,在数据集达到了SOTA。2存在的问题轨迹回归方面:原本xy预测认为空间过大,有的xy很大(t大速度快的时候),有的xy很小(t小速度慢的时候)。3具体方案Encoder采用了之前的论文Wa
- OpenCV:人脸检测与Haar级联分类器(十三)
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opencvopencv数学建模人工智能计算机视觉音视频算法
一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征,其数学形式可扩展为四元组表示:特征定义:Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中:ttt表示特征类型(共14种基础变体)(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
- 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
Kai_Ge
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]
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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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- 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
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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
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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
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>