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meisongqing
DeepSeek个性化
Deepseek个性化决策输出:基于用户画像的定制化内容生成在教育场景中,通过构建动态用户画像与智能决策模型,教育数字人可基于学生水平实时调整讲解深度,实现精准化、个性化的学习支持。以下是核心实现框架与关键步骤:1.用户画像构建:多维度数据融合数据采集:显性数据:年龄、学科成绩、测试结果、学习时长、知识点掌握进度。隐性数据:交互行为(如答题犹豫时间、回放次数)、情绪识别(语音/表情分析)、认知负荷
- 语音识别学习系列(13):语音识别中的情感识别与表达
DoYangTan
语音识别学习人工智能
语音识别学习系列(13):语音识别中的情感识别与表达前言在语音识别领域,仅仅将语音准确转换为文字内容已不能满足日益多样化的人机交互需求。人们在交流过程中往往蕴含着丰富的情感信息,语音识别若能对情感进行识别与表达,将会使交互变得更加自然、智能且贴合人性化需求。本期我们就围绕语音识别中的情感识别与表达这一重要主题展开深入探讨,了解其背后的原理、方法以及实际应用价值。一、语音情感识别的基本原理与常用方法
- html脚本语言有哪些,常见的脚本语言(有哪些)
神神九十九
html脚本语言有哪些
常见的脚本语言脚本言语:脚本言语又被称为扩建的言语,或者动态言语,是一种编程言语,用bai来操控软件应用程序,脚本通常以文本(如ASCII)保存,只在被调用时进行解说或编译。言语分类:Shell脚本:此类脚本用于自动化工作操控,即发动和操控体系程序的行为。大多的脚本言语解说器也一起是命令行界面,如Unixshell和MS-DOSCOMMAND.COM。其他如AppleScript,可以为体系添加脚
- 电力电子仿真:整流器仿真_(14).电力电子电路设计与仿真实践
kkchenkx
电子电力仿真单片机嵌入式硬件电子电力仿真matlab
电力电子电路设计与仿真实践1.电力电子电路的基本概念1.1电力电子电路的定义电力电子电路是指用于电能变换和控制的电路。它通常由电力电子器件(如二极管、晶闸管、MOSFET、IGBT等)组成,通过这些器件的开关动作,实现对电能的高效转换和精确控制。电力电子电路广泛应用于电源、电机驱动、电力系统、可再生能源等领域。1.2电力电子电路的分类电力电子电路根据其功能可以分为以下几类:AC-DC整流器:将交流
- 神经网络中层与层之间的关联
iisugar
神经网络深度学习计算机视觉
目录1.层与层之间的核心关联:数据流动与参数传递1.1数据流动(ForwardPropagation)1.2参数传递(BackwardPropagation)2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络(如手写数字分类)2.2卷积神经网络(CNN,如图像分类)2.3循环神经网络(RNN/LSTM,如文本生成)2.4Transformer(如机器翻译)3.层间关联的核心原则3.1数据传递的“管道
- 第二十一篇:伦理/道德Ethics
flying_1314
NLPethics伦理/道德隐私偏见双重用途
目录什么是伦理/道德?我们为什么要关心?为什么道德很难?学习成果大纲反对NLP道德检查的论据我们应该审查科学吗?H5N1透明度不是更好吗?AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/道德?我们应该如何生活——苏格拉底•正确的做法是什么?•为什
- 【机器学习】算法分类
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什么?!是机器学习!!机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中,模型会不断地调整自身的参数,以最小化预测值与真实标签之间的误差,从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果,模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
- Linux------Redis(软件安装,Linux下和Windows下),NoSQL(简单了解)
.墨迹.
Linuxredis大数据java
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- 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
欣然~
pytorch分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch:PyTorch深度学习框架的核心库,提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn:PyTorch的神经网络模块,包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
- 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
代码的建筑师
模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
纠正自己的误区:机器学习是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据,也就是数据集名词解释:数据集中的一行叫一条样本或者实例,列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量,特征的数量称为特征维度机器学习常用库:Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习(模型、策略、算法)损失函数
- 基于Streamlit实现的音频处理示例
大霸王龙
音视频ffmpeg
基于Streamlit实现的音频处理示例,包含录音、语音转文本、文件下载和进度显示功能,整合了多个技术方案:一、环境准备#安装依赖库pipinstallstreamlitstreamlit-webrtcaudio-recorder-streamlitopenai-whisperpython-dotx二、完整示例代码importstreamlitasstfromaudio_recorder_stre
- 如何实现具备自动重连与心跳检测的WebSocket客户端
FFF-X
websocket网络协议网络
本文介绍如何通过原生WebSocketAPI封装一个具备自动重连、心跳检测、错误恢复等能力的稳健客户端。适用于需要长连接的实时通讯场景(如聊天室、实时数据监控等)。核心功能亮点自动重连机制-指数退避策略重连心跳保活-双向检测连接活性消息可靠性-失败消息自动重发异常处理-错误分类处理机制状态管理-精准控制连接生命周期关键优化点说明事件监听优化改用addEventListener替代onopen等属性
- SenseVoice 部署记录
安静六角
开源软件
最近试用了SenseVoice(阿里团队开源的语音转文字)效果可以,可以本地部署,有webui界面,测试了万字以上的转换效果可以。首先部署好conda环境和cuda,这个可以查看他人的文章。步骤1.创建虚拟环境:condacreate-nmainenvpython=3.102.然后安装依赖condaactivatemainenvpipinstall-rC:\Users\xx\Documents\P
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指针,一般是代指针变量,指针是C语言中至关重要的一部分。由于内容较多,且较难,所以我们掰开了揉碎了慢慢讲,今天我们开始先讲解字符指针,指针数组,数组指针。一、字符指针指针与数据类型相同,有多种分类inta=0;int*pd=&a;//取a的地址,并将其存入指针变量pd中doubleb=5.20;double*pb=&b;//取b的地址floatc=13.14;float*pc=&c;//取c的地址
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论文链接:Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance,这种方法通过引入一个额外的分类器,使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels,不过这种方法的问题是很明显的,首先需要额外训练一个分类器,而且这个分类器不仅仅分类一般的图像,还需要分
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常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高权重,使得后续弱分类器更关注这些样本,然后将这些弱分类器线性组合成强分类器,提高整体分类性能。(一)投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中,假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
- 在SPSS中进行单因素方差分析(One-Way ANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。
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均值算法算法
在SPSS中进行单因素方差分析(One-WayANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。以下是进行单因素方差分析的详细步骤:---###1.**数据准备**-**因变量**:需要分析的连续变量(如成绩、收入等)。-**自变量**:分类变量(如组别、性别等),通常是一个名义变量。数据结构示例:|组别(自变量)|成绩(因变量)||----------------|-
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍数据架构与数据管理介绍数据架构是指用来定义企业数据的逻辑结构、物理存储结构和数据的流转过程。它由数据中心和IT平台、数据库、文件系统、网络、安全、计算资源等构成。其目的是为了满足业务需求、提升组织效率和降低成本。数据架构包括数据字典、元数据、数据模型、数据流、数据仓库、数据管道、数据服务等。在应用中,将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工,才能
- 机器学习:让计算机学会思考的艺术
平凡而伟大.
机器学习机器学习人工智能
目录什么是机器学习?机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习?结语在当今数字化时代,机器学习(MachineLearning,ML)已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车,再到语音助手,机器学习的应用无处不在。然而,对于许多人来说,机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言,带你走进机器学习的世界,了解它的基本原理和应用。什么是机器学习?
- 回归任务中的评价指标MAE,MSE,RMSE,R-Squared
旺旺棒棒冰
统计学习方法机器学习回归评价指标r2mse
转自博客。仅供自己学习使用,如有侵权,请联系删除分类任务的评价指标有准确率,P值,R值,F1值,而回归任务的评价指标就是MSE,RMSE,MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导,所以常被用作线性回归的损失函数。MSE=1m∑i=1m(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i
- 哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能:大模型原理 技术与应用-从GPT到DeepSeek|附视频下载方法
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人工智能机器学习大数据ai知识图谱python运维
导读INTRODUCTION今天继续哈尔滨工业大学车万翔教授带来了一场主题为“DeepSeek技术前沿与应用”的报告。本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理(NLP)领域的核心地位及其发展历程,从基础概念出发,延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务,本身也蕴含大量知识,如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展,尤其是trans
- 《AI大模型趣味实战 》第8集:多端适配 个人新闻头条 基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2
带娃的IT创业者
AI大模型趣味实战人工智能flask前端
《AI大模型趣味实战》第8集:多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。在信息爆炸的时代,如何高效获取和筛选感兴趣的新闻内容成为一个现实问题。本文将带领读者通过Python和Flask框架,结合大模型的强大能力,构建一个个性化的新闻聚合平台,不仅能够自动收集整理各类RSS源的新闻,还能以语音播报的形式提供"新闻电台
- 零基础入门机器学习:用Scikit-learn实现鸢尾花分类
藍海琴泉
机器学习scikit-learn分类
适合人群:机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言:为什么要学这个案例?目的:明确机器学习解决什么问题,建立学习信心。机器学习定义:让计算机从数据中自动学习规律(如分类鸢尾花品种)。为什么选鸢尾花数据集:数据量小、特征明确,适合教学演示。Scikit-learn优势:提供现成算法和工具,无需从头写数学公式。二、环境准备:5分钟快速上手目的:搭建可运行的代码环境,避免卡在工具安装环
- 集成学习(随机森林)
herry57
数学建模大数据随机森林集成学习
目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子(商品分类)一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型,各⾃独⽴地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测,因此优于任何⼀个单分类的做出预测。只要单分类器的表现不太差,集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中,随机森林是
- 解码软件需求的三个维度:从满足基础到创造惊喜
技术管理修行
项目管理信息系统项目管理师需求分析质量功能部署需求管理常规需求期望需求意外需求用户体验
在软件开发的世界里,用户需求就像一张复杂的地图,指引着产品前进的方向。但并非所有需求都能带来同样的价值——有些是产品生存的“氧气”,有些是吸引用户的“磁石”,还有一些则是让人眼前一亮的“魔法”。如何区分它们?质量功能展开(QFD)提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法,为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求:没有它,产品活不下去想象一下,你下载了一款外卖App,却发现无法下单支付;或者
- AutoImageProcessor代码分析
fydw_715
Transformers人工智能
以下是对AutoImageProcessor类的整理,按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类,并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。全局方法IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES1.遍历IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES字典formodel_type,image_processorsinIMAGE_PROCESSOR_MA
- When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches
UnknownBody
LLMDailySurveyPaper语言模型人工智能自然语言处理
主要内容研究背景:大语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得显著进展,其与语音的融合具有广泛应用前景,但缺乏相关集成方法的综述。文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。集成方法基于文本的集成:通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式,利用文本作为LLMs的输入和输出,处理语音相关任务,但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成:
- 【机器学习】机器学习四大分类
藓类少女
机器学习机器学习分类人工智能
机器学习的方法主要可以分为四大类,根据学习方式和数据标注情况进行分类:1.监督学习(SupervisedLearning)特点:有标注数据(即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y))。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法:分类(Classification):逻辑回归(LogisticRegression)支持向量机(SVM)朴素贝叶斯(NaïveBa
- 11.网络编程的基础知识
就很对
网络linux
11.网络编程的基础知识**1.OSI模型与TCP/IP模型****2.IP地址分类****3.Socket编程****4.TCP三次握手与四次挥手****5.常用网络测试工具****6.练习与作业****7.总结**1.OSI模型与TCP/IP模型OSI模型(开放系统互联模型):7层结构:应用层:为网络用户提供各种服务(如HTTP、FTP)。表示层:数据加密解密、压缩解压缩。会话层:管理进程会话
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
----------------------------------------------------------------
- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option