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几道之旅
Dify与Langflow智能体(Agent)知识库人工智能
文章目录前言所涉及的之前的关键步骤解决模型权重下载网络不通畅的问题vllm和modelscope整合后的bug附录ImportError:cannotimportname'_try_login'from'modelscope.utils.hf_util'全部报错信息前言之前,咱们说了,由于windows不支持直接部署vllm,所以要么采用wsl,要么采用docker。我们目前尝试的是在wsl下进行
- 基于ChatGPT和GoogleScholar的文章总结器
莫达菲尼
chatgpt人工智能自然语言处理网络爬虫自动化
在当今信息爆炸的时代,科研人员每天都会面对大量的文献资料。为了更高效地筛选和理解这些资料,我们开发了一款基于ChatGPT和GoogleScholar的文章摘要工具。它能够自动抓取GoogleScholar上的研究文章,并利用OpenAI的GPT模型进行摘要生成,同时支持多语言输出,帮助打破语言障碍,加速科研进程。项目介绍本项目的目标是通过以下两方面提升科研效率:跨语言阅读:通过多语言摘要功能,帮
- Flask-Login完整使用案例
BirdMan98
FlaskPythonflaskoracle数据库
下面是一个完整的Flask-Login使用案例,涵盖以下功能:用户注册用户登录访问受保护页面退出登录1.安装依赖pipinstallflaskflask-loginflask-wtfflask-sqlalchemywerkzeug2.创建Flask项目结构flask_login_demo/│──app.py#Flask入口文件│──models.py#数据库模型│──forms.py#表单│──c
- flask mysql orm_Flask的ORM和查询操作
碍事的尾巴
flaskmysqlorm
Flask的ORMSQLAlchemySQLAlchemy是Python编程语言下的一个嵌入式软件。提供了SQL工具包以及对象关系映射(ORM)工具。SQLAlchemy“采用简单的Python语言,为高效和高级的数据库访问设计,实现完整的企业级持久模型”。SQLAlchemy首次发行于2006年2月,并迅速地在Python社区中最广泛使用的ORM工具之一,不亚于Django的ORM框架。Flas
- 基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调
汀、人工智能
LLM工业级落地实践LLM技术汇总langchain人工智能大模型推理大模型微调p-tuningfastchatRAG
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调1.推荐的模型组合在默认的配置文件中,我们提供了以下模型组合LLM:Chatglm2-6bEmbeddingModels:m3e-baseTextSplitter:ChineseRecursiveTextSplitterKb_dataset:faiss我们推荐开发者根据自己的业务需求进行模型微调,如果不需
- 人工智能_大模型091_大模型工作流001_使用工作流的原因_处理复杂问题_多轮自我反思优化ReAct_COT思维链---人工智能工作笔记0236
添柴程序猿
大模型开发&神经网络人工智能大模型工作流COT思维链ReAct自我反思优化大模型工作流开发
#清理环境信息,与上课内容无关importosos.environ["LANGCHAIN_PROJECT"]=""os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"]=""os.environ["LANGCHAIN_ENDPOINT"]=""os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"]=""#安装所需要使用的包!pipinstallopenailanggraphA
- 【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力
accurater
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关于R1-Searcher的报告:第一章:引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中,信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计,2023年全球数据总量已突破120ZB,其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战:语义歧义消除:如何准确理解"A
- 系统架构设计师【第5章】: 软件工程基础知识 (核心总结)
数据知道
系统架构软件工程软考高级系统架构设计师软件工程基础
文章目录5.1软件工程5.1.1软件工程定义5.1.2软件过程模型5.1.3敏捷模型5.1.4统一过程模型(RUP)5.1.5软件能力成熟度模型5.2需求工程5.2.1需求获取5.2.2需求变更5.2.3需求追踪5.3系统分析与设计5.3.1结构化方法5.3.2面向对象方法5.4软件测试5.4.1测试方法5.4.2测试阶段5.5净室软件工程5.5.1理论基础5.5.2技术手段5.5.3应用与缺点5
- webgl threejs 云渲染(服务器渲染、后端渲染)解决方案
allenjiao
Threejswebglthreejs云渲染后端渲染服务器渲染云流化三维云渲染
云渲染和流式传输共享三维模型场景1、本地无需高端GPU设备即可提供三维项目渲染云渲染和云流化媒体都可以让3D模型共享变得简单便捷。配备强大GPU的远程服务器早就可以处理密集的处理工作,而专有应用程序,用户也可以从任何个人设备查看全保真模型并与之交互。2、云流媒体实现多终端联动共享价值更高在项目应用场景中,在大屏、电脑、平板、手机和其它移动终端,可以实现多屏联动、远程协助,三维云流化让客户访问时可以
- 为什么要进行数据仓库分层?
BenBen尔
#建模方法spark大数据分布式
对数据仓库进行分层(如常见的ODS、DWD、DWS、ADS等层次)是为了解决复杂数据处理场景中的效率、可维护性、易用性问题。以下是分层的主要目的和优势:1、职责分离,逻辑解耦分层能够沉淀公共的数据模型,实现了逻辑解耦。有以下好处:减少重复开发,提升研发效率从数仓模型角度能够提升数据一致性。减少了冗余计算,高频查询或者高频开发无需使用原始数据,直接使用公共的数据模型查询或者开发即可,减少了对计算资源
- 【3DMAX插件】3DMAX建筑大师插件MasterBuilder使用方法
沐风老师
3DMAX3dmax3dmax插件3dmax建筑大师MasterBuilder
3DMAX建筑大师插件是一款专为3DMAX设计的程序化(参数化)建筑建模工具,其最大特点是能够一键生成建筑模型,极大地提升了工作效率。该插件配备了多种结构控制选项,涵盖阳台、门窗、栏杆、楼顶水塔等附属建筑元素,丰富的参数设置允许用户精细调整每个细节,确保每栋建筑都独具特色。更令人赞叹的是,其随机生成功能能在不设定具体参数的情况下,每次生成外观各异的建筑,为设计工作增添无限创意与可能性。【适用版本】
- 千问大模型携手超算互联网:算力驱动下的安全新征程
安全
一、技术革命的新纪元:从“火种”到“燎原”2025年3月,中国国家超算互联网平台宣布接入阿里巴巴“千问QwQ-32B”大模型。这一事件,标志着人类算力资源整合迈入新阶段——超算中心不再仅是巨型计算机的集合,而是演化为承载智能的“数字大脑”。用户可通过平台免费调用百万级Token的计算资源,如同古希腊神话中普罗米修斯盗火予人,超算互联网正将“智能之火”播撒至科研、工业乃至普通开发者手中。然而,火种既
- 嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速
奥德彪123
嵌入式AI人工智能嵌入式
嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速引言随着嵌入式AI设备的广泛应用,模型的计算效率和存储需求成为核心挑战。由于嵌入式系统通常资源受限,传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此,模型压缩和加速技术应运而生,旨在减少计算量、降低存储需求,同时尽可能保持模型的准确性。本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法,包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等,并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常
- 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
- 数据标注质量对AI模型质量的影响分析
自由鬼
行业发展IT应用探讨人工智能机器学习深度学习AI
上、数据标注质量与AI模型的质量关系数据标注是AI最基础的工作,数据标注的质量决定了AI质量,影响数据标注质量的是数据标注的规则。1、数据标注是AI最基础的工作:数据标注是构建高质量AI模型的基石:数据标注尤其是在监督学习范式下,是AI领域最基础、最关键的工作之一。没有高质量的标注数据,就如同建造高楼大厦没有坚实的地基,AI模型就无法有效地学习和训练,最终的AI质量也就无从谈起。训练数据是AI模型
- 基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集3.2术前风险预测指标3.3预测结果分析与验证四、基于预测结果的手术方案制定4.1手术原则与目标4.2不同预测结果下的手术方式选择4.3手术案例分析五、麻醉方案的确定5.1麻醉方式的选择依据5
- Python 科学计算与机器学习入门:NumPy + Scikit-Learn 实战指南
吴师兄大模型
pythonnumpyscikit-learn人工智能开发语言机器学习编程
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- Gemini 2.0 全面解析:技术突破、应用场景与竞争格局
zhz5214
AI人工智能aiAI编程AI写作程序员创富
摘要2025年3月,谷歌正式发布Gemini2.0大模型,凭借其在多模态处理、代码生成和长上下文理解等领域的突破性进展,迅速成为AI领域的焦点。本文将深入剖析Gemini2.0的技术架构、应用场景及与Grok3、DeepSeekR1、ChatGPT-4.5等竞品的对比,探讨大模型技术的边界与未来趋势。1.Gemini2.0技术亮点1.1模型架构与性能提升Gemini2.0采用混合专家模型(MoE)
- 基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具(OmniParser)
deepdata_cn
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
- cv君独家视角 | AI内幕系列七:EfficientViT模型:基于多尺度线性注意力模块,实现高效的高分辨率密集预测
cv君
cv君独家视角AI内幕系列原创项目级实战项目深度学习与计算机视觉精品1024程序员节EfficientViT高分辨率密集预测任务高分辨率视觉模型Transformer人工智能计算机视觉
专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题,旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱,展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章,我们将带您深入了解AI的各个领域,从计算机视觉到文本语音等多模态领域,从基础理论到前沿技术,从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家,还是对这一领域充满好奇的读者,这个系列都将为您提供高价值的见解和启发,为您带来横
- 数学建模之数学模型-3:动态规划
^ω^宇博
数学模型数学建模动态规划算法
文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下666个要素:以下是对动态规划中阶段、状态、决策、策略、状态转移方程、
- 大模型LLM基于PEFT的LoRA微调详细步骤---第一篇:模型下载篇
素雪风华
大模型下载Huggingface魔搭社区transformer
模型下载:HuggingFace官网:https://huggingface.co/----需要VPN魔搭社区:https://modelscope.cn/home----国内映射,不需要VPN写在篇始:国内关注方法一即可。其余几种都需要VPN,而且在服务器下载的速度有限~~。下一篇:微调详细流程以及环境...方法一:魔搭(modelscope)下载#需要安装pipinstallmodelscop
- UNet 改进:添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力
听风吹等浪起
AI改进系列transformer深度学习人工智能
目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作,处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
- 理解 Retrofit 请求头与 GsonConverterFactory 的自动处理机制
居然是阿宋
retrofit
在现代Web开发中,特别是在与RESTfulAPI进行交互时,我们经常会遇到JSON格式的数据交换。为了确保请求的正确解析和响应的准确返回,通常需要通过HTTP请求头明确指定请求体的数据类型。而Content-Type:application/json就是用来告诉服务器,当前请求体中的数据格式是JSON。为什么需要明确指定Content-Type:application/json?数据格式的明确性
- 贪心算法在背包问题上的运用(Python)
MATLAB卡尔曼
智能算法的MATLAB实现贪心算法python算法
背包问题有n个物品,它们有各自的体积和价值,现有给定容量的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和?这就是典型的背包问题(又称为0-1背包问题),也是具体的、没有经过任何延伸的背包问题模型。背包问题的传统求解方法较为复杂,现定义有一个可以载重为8kg的背包,另外还有4个物品,物品的价值和质量数据如下表,不考虑背包的容量。4个物品的总质量大于8kg,所以要想在有限载重的背包携带更多质量的物品,
- 大模型架构记录7-langchain
处女座_三月
LLMlangchain
一Langchain的应用目录:langchain的overviewprompttemplatemodelsandoutputparsers1.什么是langchain,为什么需要langchain?问题:如何没有langchain会怎么样?一个项目可能会包括:调用多个不同的大模型(gpt4,视频生成...)向量数据库数据类型(读取,trunk的切分...)langchain是面于大模型开发的框架
- 阿里巴巴发布 R1-Omni:首个基于 RLVR 的全模态大语言模型,用于情感识别
新加坡内哥谈技术
语言模型人工智能自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/情感识别一直是AI领域的难题,尤其是视觉与音频信号的融合。单独依赖视觉或音频的模型,往往
- 解码数字基因:数据架构如何重塑企业核心竞争力?——全面解析数据架构的战略价值与实践路径
领码科技
产业篇央国企技能篇数据架构数据模型数据资产目录企业数字化转型TOGAF
摘要:数据架构作为企业数字化转型的“基因图谱”,通过整合业务需求与IT实现,构建起数据流动的规则体系。本文系统剖析数据架构的四大核心组件(数据资产目录、数据模型、数据标准、数据分布)及其协同逻辑,揭示其在TOGAF4A架构中的桥梁作用,解读从架构规划到主数据落地的全生命周期管理。结合华为等标杆企业实践,提供兼具理论深度与实操指导的方法论框架,助力企业打造高质量数据底座。关键词:数据架构、数据模型、
- 鸿蒙的 Stage 模型
淼学派对
harmonyos华为
鸿蒙的Stage模型在鸿蒙Next开发中,Stage模型是应用开发的核心架构之一,它为开发者提供了一种高效、灵活的方式来构建分布式应用。本文将详细介绍鸿蒙Stage模型的基本概念、应用配置文件的使用、UIAbility组件的介绍以及如何通过Stage模型开发复杂应用。一、Stage模型的基本概念(一)什么是Stage模型?Stage模型是鸿蒙HarmonyOSAPI9开始新增的应用模型,是目前主推
- 審單人員效率 PPP 模型
chenchihwen
网络sql数据库
审单人员效率PPP模型的目的审单人员效率PPP模型的主要目的是通过系统化的计算和分析,评估审单人员的工作效率,并为管理决策提供数据支持。具体包括以下几个方面:1.量化审单人员的工作效率目的:通过审单数量、工时、折算率等指标,量化审单人员的工作效率。实现方式:计算每个审单人员的审单量(vol_o)。根据标准工时表(t_dash_ppp_checker_std_v)折算审单数量(vol_c)。结合有效
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st