- 什么是稀土?
金士镧
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稀土元素是镧(La)、铈(Ce)、镨(Pr)、钕(Nd)、钷(Pm)、钐(Sm)、铕(Eu)、钆(Gd)、铽(Tb)、镝(Dy)、钬(Ho)、铒(Er)、铥(Tm)、镱(Yb)、镥(Lu)、钪(Sc)和钇(Y)共17种金属元素的总称。稀土是一种重要的战略资源,通常可以分为轻稀土和重稀土两大类。轻稀土产量较大,价格相对比较便宜,而重稀土产量较低,价格也相对较昂贵。轻稀土包括:镧(La)、铈(Ce)、
- [论文笔记] LLM数据集——LongData-Corpus
心心喵
论文笔记服务器ubuntulinux
https://huggingface.co/datasets/yuyijiong/LongData-Corpus1、hf的数据在开发机上要设置sshkey,然后cat复制之后在设置在hf上2、中文小说数据在云盘上清华大学云盘下载:#!/bin/bash#BaseURLbase_url="https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/0670fcb14d294c97b5cf/fi
- Halcon经典的边缘检测算子
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Halcon经典的边缘检测算子文章目录Halcon经典的边缘检测算子1.Sobel算子2.Laplace算子3.Canny算子4.总结关于边缘检测,有许多经典的算子,各大图形处理库都有各自的边缘检测算子,这里简要介绍几种。1.Sobel算子Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导。它是一阶导数的边缘检测算子,使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算,然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个
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DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源:DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术,尤其是在处理图像和视频数据时。**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性,从而提高模型的泛化能力,使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作,生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化,对于图像而言,数
- DeepArt——AI美术创作工具,能够帮助生成视觉内容
爱研究的小牛
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一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用,能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络(CNN)和风格迁移算法,能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上,从而创造出独具特色的艺术效果。二、DeepArt的使用选择内容图像和风格图像:用户首先需要上传一张内容图像,即他们希望转换成艺术风格的图像。接着,可以从提供的艺术
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你好!下面是一个可以合并多个文件的VBA程序:SubMergeFiles()'定义变量DimFilesToOpen,FileNameAsStringDimFileNumAsIntegerDimCounterAsIntegerDimRowNdxAsLongDimColNdxAsIntegerDimSheetAsWorksheetDimWorkBkAsWorkbookDimSourceRangeAsR
- 增值税发票识别API开发文档、发票ocr
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2、调用客户端运行环境当客户端使用的编程语言为Java时,请使用1.5及以上版本JRE。3、服务主要功能描述发票识别服务,支持增值税发票识别、火车票识别、机动车销售统一发票识别、PDF电子发票识别(仅支持PDF格式识别)、定额发票识别、出租车发票识别、航空运输电子客票行程单识别,并支持自动分类。识别速度快,支持扫描件识别和拍照识别。1)通过https协议post方法上传各种发票图像文件,通过htt
- 王者荣耀-设置与局内布局-超细节设置
KingorJoker
今天给大家带来设置篇,一个优秀且舒适的设置是成为“百星”路上的里程碑。与其埋头上分不如花点小时间来关注笔者(???)以及精心设置一番吧!(如有错别字评论区告诉我)芜湖直接开始。——————————一、基础设置基础设置中没有什么需要设置的,但如果你讨厌主界面动效的话可以选择关闭“界面动效”。——————————二、图像设置图像设置可根据玩家的手机设备能带动多少就开多高,也可以不开高(据说在本赛季会有
- 发芽日记-2021.6.23
月昔春
如约到医院NT,起了大早,九点终于叫我的号。B超医生使劲按压肚子,说是图像显示不好,我担心那么大劲压到宝宝,说了一句“要那么用劲”,医生凶了一句“别说话,刚找到图像又没了”。经过5-10分钟操作,做完了,听医生说2.5的时候有点不祥预感,本能问了下B超医生怎么样,她说你最好今天给医生看看。今天周三,金主任有门诊,我就冲过去了,她说NT值刚好临界值,建议下周五预约无创DNA,做进一步筛查。出来后问了
- 向量数据库Faiss(Facebook AI Similarity Search)
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向量数据库Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAIResearch开发的一款高效且可扩展的相似性搜索和聚类库,专门用于处理大规模向量数据的搜索和检索任务。Faiss以其出色的性能和灵活性,在图像检索、文本搜索、推荐系统等多个领域得到了广泛应用。以下将详细介绍Faiss的搭建与使用过程,包括安装、基本使用、索引类型选择、性能优化及应用场景等方面。一、F
- python股票自动交易从零开始-python程序化交易编程-python制作自动交易程序!
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如何用python进行期货程序化交易、程序化交易系统目前主要是通过计算机程序实现的,其实就是把交易者决策的过程用计算机语言描述出来,然后由计算机给出交易建议或直接发送交易指令到期货公司的。SDYGDFHFGJFGFTYKGHKTY你就是想找个软件或者券商的接口去上传交易指令,你前期的数据抓取和分析可能python都写好了,所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户,正规的法子是华宝。国内量化交易
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【cocos2dx】【iOS工程】如何保存用户在应用内的操作数据,并将数据以图像形式展示在预览界面设备/引擎:Mac(11.6)/MacMini开发工具:Xcode(15.0.1)开发需求:如何保存用户在应用内的操作数据,并将数据以图像形式展示在预览界面又到了总结的时候了,之前做过一个涂色类的项目,其中有个技术难点就是怎么保存用户每次的绘画数据,并在预览界面展示用户之前的绘画内容。这几天闲下来就整
- 【iOS安全】iOS安装Alook浏览器
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下载Alook的ipa下载地址参考:https://www.52pojie.cn/thread-1725470-1-1.html其中出现的下载链接:https://wwes.lanzouf.com/iyGQ00icergd下载ipa后使用爱思助手安装
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次次皮
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- ROS Node
GYHlf
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ROSNodeROS(RobotOperatingSystem)节点是指在ROS中运行的基本单元,它们是一个独立的进程,执行特定的任务,并与其他节点进行通信以完成更复杂的功能。ROS节点是ROS中实现模块化、分布式和可扩展性的关键组件之一。在ROS中,节点是通过ROS核心(ROSMaster)进行通信和协调的。每个节点都可以执行不同的功能,例如传感器数据采集、运动控制、路径规划、图像处理等。节点之
- 阿尔兹海默症-图像分类数据集
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分类数据挖掘人工智能python机器学习算法
阿尔兹海默症-图像分类数据集数据集:链接:https://pan.baidu.com/s/1gSUT74XrnHmg2Z11oZNd6A?pwd=wphh提取码:wphh数据集信息介绍:文件夹健康中的图片数量:8000文件夹早期轻度认知障碍中的图片数量:10000文件夹阿尔兹海默症中的图片数量:8000所有子文件夹中的图片总数量:26000阿尔兹海默症-图像分类数据集摘要阿尔兹海默症(Alzhei
- OpenCV:图像几何变换
0010000100
机器视觉opencv计算机视觉图像处理
图像几何变换importnumpyasnpimportcv2ascvimportmatplotlib.pyplotaspltimg=cv.imread('book.jpg')rows,cols,ch=img.shapepts1=np.float32([[151,332],[882,272],[119,1368],[1242,1188]])pts2=np.float32([[0,0],[300,0]
- 使用C++手动封装一个顺序表,包含成员数组一个,成员变量N个
睡觉然后上课
QTC++c++开发语言
实现顺序表的判空,判满,添加数据,求实际长度,任意位置的插入/删除,访问数组中的任意一个元素,以及让顺序表自动扩容。首先需要实现一个顺序表需要使用结构体构造其基本组成部分,以及基本函数接口,采用内部声明外部定义的方式。//使用C++手动封装一个顺序表,包含成员数组一个,成员变量N个#includeusingnamespacestd;//类型重命名方便后续修改数据类型usingdatatype=in
- 【中学教资-信息技术】图像/音频/视频文件大小的计算
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#教资科目三-信息技术音视频教资中学教资中学信息技术教资科目三经验分享
图像/音频/视频文件大小的计算1图像文件2音频文件3视频文件4例题5总结视频讲解:音频文件大小/视频文件大小计算-失舵之舟1图像文件压缩比=原始大小/被压缩之后大小颜色深度:指图像中每个像素所占的二进制位数(bit)n位可以表示2n2^n2n钟颜色(RGB=24位,2242^{24}224)图像文件大小(字节)=图像分辨率×颜色深度÷8图像文件大小(KB)=图像分辨率×颜色深度÷8÷10242音频
- 2020-04-22 解决了requests发送打包和flask接口接收并解析提取问题了
牛在A和C之间
一、发送数据我想要的效果,我这边是一个人脸注册的前台,抠取人脸图像,加上注册时候输入的身份ID和手机号码,一起打包发送给我的后端Flask接口里面的解析函数一、首先我要写前端发送的代码#先定义后端flask的接口'解析data'jiexidata_url="http://xxx.xxx.xxx.xxx:xx/jiexidata"#我要发的数据以字典的形式先进行第一层封装,为何要以字典格式?想要发送
- 【论文阅读】LLM4SGG: Large Language Models for Weakly Supervised Scene Graph Generation
进击的乔洋
论文阅读语言模型人工智能计算机视觉
【论文阅读】LLM4SGG:LargeLanguageModelsforWeaklySupervisedSceneGraphGenerationabstract由于全监督方法严重依赖昂贵标注,最近弱监督场景图生成(WSSGG)研究替代方案出现。在这一点上(Inthisregard),针对WSSGG的研究主要利用图像标题(imagecaption)来获取非局部三元组,而主要关注将非局部三元组建立在图
- PIL convert(‘RGB‘) 用法
AI算法网奇
python基础计算机视觉图像处理人工智能
PIL不提供BGR转RGB的方法。1.图像模式转换如果图像当前的模式不是RGB,例如它是灰度(L)、CMYK或其他模式时,convert('RGB')会将图像转换为RGB格式。灰度图像(L):如果图像是灰度图像(L),convert('RGB')会将其转换为RGB模式。每个灰度值会复制到红、绿、蓝三个通道上。img=Image.open("gray_image.jpg")#灰度图像img_rgb=
- EMGU.CV入门(十四、图像轮廓)
LyRics1996
计算机视觉opencv图像处理EMGU.CVc#
一、轮廓1.1边缘和轮廓的区别边缘:离散的,断开的轮廓:整体的,连续的边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即梯度变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化。如canny边缘检测,结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中。轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象。如OpenCV中的findContours()函数,它会得到每一个轮廓并以点向量方式存储,除此也
- 在STM32上实现嵌入式人工智能应用
嵌入式详谈
stm32人工智能嵌入式硬件
引言随着微控制器的计算能力不断增强,人工智能(AI)开始在嵌入式系统中扮演越来越重要的角色。STM32微控制器由于其高性能和低功耗的特性,非常适合部署轻量级AI模型。本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用,特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。环境准备硬件选择:STM32F746GDiscoverykit,具备足够的计算资源和内存支持复杂模
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LabVIEW_Python
一个深度学习模型,可以拆解为:模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- springboot集成 AI 实现图片辅助设计功能
cesske
springboot人工智能后端
springboot集成AI实现图片辅助设计功能在SpringBoot中实现一个图片辅助设计功能,通常会涉及到图像处理、计算机视觉以及机器学习(AI)技术的应用。这样的系统可以帮助用户进行图像编辑、风格转换、自动设计布局等。以下是一个基本步骤和技术栈建议,用于在SpringBoot中构建图片辅助设计功能的系统。1.技术栈选择SpringBoot:作为后端框架,提供RESTfulAPI。图像处理库:
- 基于强化学习的制造调度智能优化决策
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智能调度强化学习制造智能排程车间调度APS强化学习
获取更多资讯,赶快关注上面的公众号吧!文章目录调度状态和动作设计调度状态的设计调度动作的设计基于RL的调度算法基于值函数的RL调度算法SARSAQ-learningDQN基于策略的RL调度算法基于RL的调度应用基于RL的单机调度基于RL的并行机调度基于RL的流水车间调度基于RL的作业车间调度基于RL的其他调度RL与元启发式算法在调度中的集成应用讨论问题领域算法领域应用领域参考文献生产调度作为制造系
- 演讲稿——Acres of Diamonds(Russell Conwell)
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WhengoingdowntheTigrisandEuphratesriversmanyyearsagowithapartyofEnglishtravelersIfoundmyselfunderthedirectionofanoldArabguidewhomwehiredupatBaghdad,andIhaveoftenthoughthowthatguideresembledourbarbersi
- 沈皓南:黄金下周区间有望打破;原油可观望!
沈皓南1
很久没写周评了,利用闲暇之余,分析一下本周行情。本周,黄金受欧洲央行利率决议、美国预算协议以及GDP等因素影响,金价在1433-10区间窄幅运行,毫无方向性可言,小赚是没问题,如果要说大赚几乎不可能。相比6月份闭捡钱的行情来说,我承认,7月尾确实在实盘操作中增加了些许难度,首先是周一至周三,这三个交易日一直围绕1430-14区间运行,只要你追单,结果就是止损。周四,是这一周中波动最大的一个交易日,
- 【ShuQiHere】SGD vs BGD:搞清楚它们的区别和适用场景
ShuQiHere
机器学习python人工智能
【ShuQiHere】在机器学习中,优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数,使其更好地拟合训练数据,减少预测误差。在众多优化算法中,梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。梯度下降法主要有两种变体:批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)和随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)。这两者在如何计算梯度并更新模型参
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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