- DeepSeek选择方向的优势
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DeepSeekAIWritePaperChatGPT人工智能deepseekAIWritePaper机器学习大数据
DeepSeek选择方向的优势在学术研究与论文发表的征程中,DeepSeek凭借其独特的优势,正逐渐成为研究者们不可或缺的得力助手。以下将从多个维度深入剖析DeepSeek选择方向的卓越之处。一、高效的数据处理能力DeepSeek能够迅速处理海量数据,自动识别数据模式,精准定位关键趋势与关联。这一能力使研究者无需耗费大量时间在数据的海洋中苦苦搜寻,从而为论文研究节省宝贵时间,显著提升研究效率。二、
- 第81期 | GPTSecurity周报
aigc网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.大语言模型与代码安
- 不同用户群体设计的Manus试用申请理由模板
xinxiyinhe
人工智能人工智能
注:仅供参考。以下是为不同用户群体设计的Manus试用申请理由模板,结合其核心功能与官方审核偏好撰写,可根据自身需求调整使用:模板1:学术研究场景申请理由:我目前从事人工智能与产业经济交叉领域的博士后研究,亟需通过AI技术快速处理大量非结构化数据(如政策文件、企业年报、行业研报)。Manus的「多智能体调度」与「跨平台工具调用」功能能显著提升研究效率,例如:自动化筛选并分析1000+份上市公司ES
- 使用 Python 爬虫抓取 Wikipedia 页面内容——完整实战教程
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言jsonjava
引言随着互联网的普及和信息化时代的到来,获取知识变得异常方便。Wikipedia作为全球最大的开放式百科全书,几乎涵盖了所有领域的知识。每年都有数十亿次的访问量,成为全球获取信息的一个重要来源。对于数据分析、自然语言处理、学术研究等领域,Wikipedia页面内容往往是研究者和开发者的重要数据来源之一。本篇博客将带您通过Python爬虫,学习如何抓取Wikipedia页面中的内容,并处理提取的文本
- 大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)是近年来人工智能领域的一个重要突破。它们通过深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的模型,能够在自然语言处理(NLP)任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展,也在实际应用中展现了巨大的潜力。1.1大语言模型的起源大语言模型的起源可以追溯到早期的统计语言
- LLM时代的小模型思考:《What is the Role of Small Models in the LLM Era: A Survey》论文笔记
FrancisQiu
learningnlppaperreading论文阅读
论文:WhatistheRoleofSmallModelsintheLLMEra:ASurvey作者:LihuChenetal.单位:ImperialCollegeLondonAbstract问题:扩大模型大小会导致计算成本和能耗呈指数级增长,这使得这些模型对于学术研究人员和资源有限的企业来说不切实际小型模型(SMs)经常用于实际环境中,引发了关于小模型在LLM时代的作用的重要问题,且关注有限方法
- PyTorch 深度学习快速入门教程
有人给我介绍对象吗
AI论文写作深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架,支持动态图计算,广泛用于学术研究和工业应用。本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法,涵盖张量(Tensor)操作、自动求导(Autograd)、构建神经网络以及模型训练。1.安装PyTorch在终端或命令行中运行以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio安
- DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果,通过670亿参数的混合专家架构(Mixture-of-Experts,MoE),在多模态任务处理与专业场景应用中展现了显著优势。其核心技术突破体现在多语言处理能力、视觉语言理解模块以及深度优化的自然语言处理算法上,能够覆盖学术研究、代码开发、内容创作等多元场景。例如,在论文写作领域,模型通过智能选题推荐、文献综述生成及SEO关键词拓展功能,
- 总理在政府工作报告中提到具身智能,so!这是个什么玩意?竟也能帮我发高分顶会
前沿速递AI
具身智能ai人工智能
3月5日,李强总理在政府工作报告时提到,“将建立未来产业投入增长机制,培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”。在未来具身智能势必会有爆发式的发展。从学术研究的角度来看,具身智能已成为各大顶会的热门议题。以CVPR2025为例,具身智能成功跻身热门研究领域前三,充分展现了其重要性。那么总理提到的具身智能是个什么呢?目前,具身智能的研究主要集中在四个核心方向:具身感知、具身互动、具身智能体
- 计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习:核心差异与行业启示
程序员Linc
计算机视觉计算机视觉机器学习深度学习机器视觉
一、计算机视觉(CV)与机器视觉(MV):从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉(CV)目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力,通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如,自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解,属于典型的CV任务。机器视觉(MV)聚焦于工业场景的自动化检测与控制,强调实时性和精准性。MV系统
- 学术论文数据爬虫:爬取学术论文信息,进行文献分析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目爬虫开发语言phppython媒体
1.引言学术论文分析是一项对科研人员、学术研究机构以及相关领域的从业人员至关重要的任务。随着学术文献的日益增多,手动查阅和筛选文献已经变得不切实际,如何快速、准确地获取学术论文并进行分析,已经成为一个亟待解决的问题。借助爬虫技术,我们可以高效地收集学术文献数据,进行文献计量分析,揭示研究趋势,帮助学者们深入了解各学科领域的最新发展。本篇博客将展示如何使用Python编写学术论文数据爬虫,爬取来自多
- Python网络爬虫技术:现代应用、对抗策略与伦理边界
自学不成才
python爬虫开发语言
版权声明:本文仅供学术研究和技术探讨使用。在实践中应用本文技术时,请遵守相关法律法规、网站使用条款和道德准则。作者不对读者使用本文内容产生的任何后果负责。未经授权,请勿转载或用于商业用途。引言随着互联网数据量呈指数级增长,网络爬虫技术在数据采集、市场分析、学术研究等领域扮演着越来越重要的角色。Python凭借其简洁的语法和丰富的库生态,已成为网络爬虫开发的首选语言。然而,当今网络环境下,爬虫开发者
- 如何学习训练大模型——100条建议(附详细说明)_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
大耳朵爱学习
人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
- 使用PySpider爬取新闻数据:从入门到精通
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目tcp/ippython爬虫开发语言音视频
1.引言在当今信息爆炸的时代,新闻数据成为了我们获取信息的重要来源。无论是进行市场分析、舆情监控,还是进行学术研究,新闻数据都扮演着至关重要的角色。然而,手动从各个新闻网站收集数据不仅耗时耗力,而且容易出错。因此,自动化爬虫技术成为了解决这一问题的关键。本文将详细介绍如何使用PySpider这一强大的爬虫框架来爬取新闻数据。我们将从环境搭建开始,逐步深入到爬虫的实现、数据处理与存储,最后探讨一些高
- DeepSeek高能AI:低成本高效应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek高能AI系统通过混合专家架构(Mixture-of-Experts)实现了技术范式的突破,其670亿参数的模型规模在保证计算效率的同时,构建了多模态处理能力的技术护城河。该系统整合自然语言处理与视觉语言理解的双通道架构,使文本生成、图像解析和跨模态推理形成协同效应。在应用层面,该模型通过动态路由机制实现功能模块的精准调度,为学术研究、商业运营和技术开发提供多场景解决方案。核
- DeepSeek赋能学术论文写作
CodeJourney.
人工智能数据库算法架构
在学术研究领域,论文写作是一项至关重要且复杂的任务,它贯穿了从选题构思到最终答辩的漫长过程,每个环节都需要严谨对待和精心雕琢。随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型如DeepSeek为学术论文写作带来了全新的机遇和变革。本文将深入剖析借助DeepSeek完成论文写作各关键环节的方法,详细解读文中提供的16个指令,并探讨其在实际应用中的优势、挑战及未来发展趋势。一、DeepSeek助力学术论文写作的
- 如何在 Hugging Face 上下载和使用模型—全面指南
Hello.Reader
人工智能python语言运维人工智能机器学习ai
1.引言在自然语言处理(NLP)领域,HuggingFace已成为一个不可忽视的平台。无论你是从事学术研究还是在工业中应用NLP技术,HuggingFace都为你提供了丰富的预训练模型和工具库,这些资源大大加速了NLP任务的开发和部署。HuggingFace提供的模型库涵盖了从文本分类到文本生成、从机器翻译到问答系统等各种NLP任务。这些模型大多是由社区贡献并经过大规模数据训练的,使用它们可以帮助
- IEEE 官方缩写查询文档分享:助力学术与专业交流
Python与遥感
人工智能
IEEE官方缩写查询文档分享:助力学术与专业交流在学术研究和专业技术领域,电气和电子工程师协会(IEEE)是一个极具影响力的组织。IEEE发布了大量的标准、期刊、会议论文等文献资料,在这些丰富的资料中,各种专业术语和特定词汇常常以缩写的形式出现。对于研究人员、工程师以及学生而言,准确理解这些缩写的含义,是顺利开展学术和技术工作的关键。因此,IEEE官方缩写查询文档就成为了不可或缺的重要工具。IEE
- 巧用 PasteMate,联合 DeepSeek 与 LaTeX 高效生成 PDF 文档
邢树军
pdf
在信息爆炸的时代,学术研究、技术写作等工作常常需要快速搜集信息并将其整理成规范的文档格式。PasteMate作为一款强大的复制粘贴工具,与前沿的AI模型DeepSeek以及专业排版系统LaTeX相结合,能为我们提供高效且便捷的信息处理与文档生成方案。PasteMate官网:PasteMate一、借助DeepSeek极速搜集信息DeepSeek作为先进的AI工具,具备强大的自然语言处理能力和信息检索
- Labelbox:引领AI与人类协作的未来
魏兴雄Milburn
Labelbox:引领AI与人类协作的未来labelbox-pythonLabelboxPythonClient项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/labelbox-python项目介绍Labelbox是一款专为企业和学术研究社区设计的开源工具,旨在简化数据标注、生成高质量的人类反馈数据、评估和提升模型性能,并通过无缝结合AI与人类工作流程来自动化任务。无
- 立足学术公益,互联网学术搜索镜像站:16个Google谷歌搜索镜像,谷歌学术镜像站科研学术学习更新
本站仅供互联网工作者学术研究Google搜索使用,Google镜像数据来自互联网,本站不对镜像内容负责。请不要在镜像网站上登录Google账户,也不要搜索敏感词汇,请遵守本地的法律法规。Google谷歌搜索镜像016直接http://154.12.61.55/可用Google谷歌搜索镜像015直接http://103.40.13.95:58881/可用Google谷歌搜索镜像014直接https:
- 【论文投稿-第五届人工智能与工业技术应用国际学术会议(AIITA 2025)】编程语言大比拼:C、C++、Python 和 Java
禁默
话题探讨学术会议c语言c++python
第五届人工智能与工业技术应用国际学术会议(AIITA2025)将于2025年3月28-30日在中国西安举行。会议旨在为从事人工智能、智能制造、自动化等领域的专家学者、工程技术人员、研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术,了解学术发展趋势,拓宽研究思路,加强学术研究和探讨,促进学术成果产业化合作的平台。编辑AIITA2025已上线至IEEE官方列表,详情请点击....大会时间:2025年3月28日-
- 文献管理详解-ChatGPT4o作答
部分分式
笔记
文献管理详解文献管理是学术研究中的重要环节,尤其是在撰写论文、报告或项目时,研究者往往需要处理大量的参考文献。一个科学高效的文献管理流程,能够显著提升研究工作的效率和质量。以下从文献管理的意义、基本流程、常用工具、技巧与策略以及常见问题等方面详细讲解文献管理。1.文献管理的意义1.1提高效率避免重复查找文献,节约时间。快速检索需要的文献和数据,尤其是在文献量较大的情况下。1.2提升写作质量在论文写
- Word文档查重工具:高效保障文档原创性
奚畏财
Word文档查重工具:高效保障文档原创性【下载地址】Word文档查重工具Word文档查重工具欢迎使用Word文档查重工具!本工具专为处理和审查Word格式的标书文件设计,能够高效、准确地辅助您识别和定位文档中的重复内容项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/fcb77在当今信息爆炸的时代,文档的原创性显得尤为重要。无论是学术研究、商业报告还是企业标
- 预训练语言模型:从BERT到GPT,NLP的新纪元
Evaporator Core
自然语言处理人工智能Python开发经验自然语言处理语言模型bert
自然语言处理(NLP)在过去几年中经历了翻天覆地的变化,而这一变化的催化剂无疑是预训练语言模型(Pre-trainedLanguageModels,PLMs)的崛起。从BERT到GPT,这些模型不仅在学术研究中取得了突破性进展,也在工业界得到了广泛应用。本文将深入探讨预训练语言模型的原理、发展历程以及如何在实际项目中应用这些强大的工具。1.预训练语言模型的背景在深度学习时代之前,NLP任务主要依赖
- 教程 | 2025国内可用Docker镜像源配置指南(文末命令一键执行)
The god of big data
容器那点事儿教程docker容器
更新时间:2025年2月验证有效本文适配Ubuntu22.04系统,其他系统操作原理相同使用背景(必看)由于近期网络政策调整,docker.iogcr.io等国际镜像站访问受限。我们测试筛选出最新可用镜像源,解决以下场景:✅开发环境加速镜像拉取✅CI/CD流水线构建加速✅学术研究获取必需镜像可用镜像源列表(2025.2.6更新)推荐组合使用docker.m.daocloud.io#国内老牌服务商d
- AIGC参数设置
@BreCaspian
NLPAIGCnlp
在计算机视觉与深度学习的学术研究中,生成文本通常用于论文写作、代码生成、研究思路探索、实验报告撰写等。根据你的需求,推荐以下参数设定:1.严谨的学术写作(论文、综述、实验报告)Temperature=0.2-0.4(保证生成内容逻辑清晰、可控)Top-P=0.5-0.7(减少随机性,确保内容合理)Top-K=10-20(限制选词范围,避免离题)FrequencyPenalty=0.5-1.0(防止
- 使用Python和LangChain加载与解析PDF文档的全面指南:从基础操作到高级应用
m0_57781768
pythonlangchainpdf
使用Python和LangChain加载与解析PDF文档的全面指南:从基础操作到高级应用PDF(便携式文档格式)自1992年由Adobe公司推出以来,已成为全球广泛使用的文档格式。它通过保留原始文档的布局和格式,使得跨平台和跨设备的文档共享变得方便快捷。无论是在商业、学术研究,还是政府机构中,PDF都被广泛用于各种文档的存储和传输。然而,随着大量PDF文档的积累,如何高效地加载、解析和处理这些文档
- 学术论文引用分析爬虫:利用Python爬取学术论文引用数据并分析学术影响力
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目爬虫python开发语言人工智能信息可视化
1.引言随着科学技术的不断进步,学术研究已成为全球各领域创新的核心动力之一。评估学术研究的影响力和价值,最常用的一个指标就是论文的引用量。引用数量不仅可以衡量一篇学术论文在某一学科领域的影响力,还能反映出该论文对于推动相关学科发展的作用。因此,对学术论文的引用数据进行收集与分析,对于学术研究的评价、科研人员的个人发展及学科的发展趋势研究都具有重要意义。在本篇博客中,我们将通过Python编写一个学
- 主题聚类:精炼信息的关键步骤
XianxinMao
聚类数据挖掘机器学习
标题:主题聚类:精炼信息的关键步骤文章信息摘要:主题聚类是一种关键的信息整合方法,通过识别相似主题、合并重复内容并保留最完整、准确的版本来优化信息结构。这一过程不仅减少了信息冗余,还提高了信息的质量和可用性,广泛应用于学术研究、内容创作和数据分析等领域。逻辑层级的建立则帮助区分主要和次要观点,识别因果关系,构建清晰的逻辑框架,使观点更具说服力。信息完整性要求每个观点都得到完整表达,补充必要的上下文
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s