- TCP 客户端 - 服务器通信程序搭建
Oracle_666
网络服务器tcp/ip
一、概述本文档针对TCP客户端程序和TCP服务器程序。客户端程序会连接到服务器并发送带有自定义协议格式的数据,而服务器程序则负责监听客户端连接,接收并处理这些数据。自定义协议格式为:先发送2字节网络字节序的长度头,随后是变长的数据负载。二、客户端程序2.1代码结构#include#include#include#include#include#include#definePORT8080//定义服
- NLU-预训练模型-2018:Bert(二)【“Masked LM”缺点:①预训练与微调不一致;②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度:O(n^2·d);n:输入序列长度(规定最长512)】
u013250861
#NLP/词向量_预训练模型bert人工智能深度学习
五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征,即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么?首先,这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如,如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配,这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果,即使没有关键字或短语重叠。其次,或许更重要的是,这些向量被
- arp -a命令输出详解
learning-striving
eNSP网络智能路由器路由器接口计算机网络计算机网络
一、arp-a输出C:\WINDOWS\system32>arp-a接口:169.254.199.84---0x2Internet地址物理地址类型169.254.255.255ff-ff-ff-ff-ff-ff静态224.0.0.201-00-5e-00-00-02静态224.0.0.2201-00-5e-00-00-16静态224.0.0.25101-00-5e-00-00-fb静态224.0.
- Hadoop(在Linux中安装jdk)
錠诗味
linuxhadoop运维
安装之前需准备:1.需要远程连接软件2.需要jdk3.需要准备两个文件夹01/export/software安装包02/export/servers解压文件夹现在正式开始安装1.将压缩包存放在/export/software目录下2.进入到software目录进行解压cd/export/software(切换目录)tar-zxvfjdk-8u202-linux-x64.tar.gz-C/expor
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中,数据清洗作为数据预处理的重要环节,对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境,面临着海量数据流和多样化的数据类型,如何高效、准确地进行数据清洗,成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具,包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等,旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
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Node.js是一个开源的、跨平台的JavaScript运行时环境,它允许开发者在服务器端运行JavaScript代码。Node.js是基于ChromeV8引擎构建的,专为高性能、高并发的网络应用而设计,广泛应用于构建服务器端应用程序、网络应用、命令行工具等。本系列将分为9篇文章为大家介绍Node.js技术原理:从调试能力分析到内置模块新增,从性能分析工具perf_hooks的用法到ChromeD
- DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK
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深度学习python机器学习deeplabv3+语义分割
【DeepLabv3+改进专栏!探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁?本专栏重磅推出:✅独家改进策略:融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块:ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络(ConvNet)构建模块,可在不增加推理时间成本的情况下提升性能。该模块名为多样化分支块(DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样化分支
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下面这些示例主要说明了grallocusageflags在图像处理和多媒体应用中如何影响性能和正确性。让我们逐个详细分析每个问题的根因和修复方案,并深入解析gralloc标志对缓存管理和数据流的影响。✅Example1:长曝光快照耗时异常问题描述症状:长曝光快照(longexposuresnapshot)在某些内存优化后,拍摄时间异常变长。根因:第三方算法在多个快照帧上执行,耗时约1.2秒。Buf
- orcal数据库与国产数据库 gabse 8a的数据库语法函数差异
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orcal数据库与国产数据库GBase8a的数据库语法函数差异,工作中遇到的,仅作参考,有错误欢迎指正orcal数据库与国产数据库gabse8a的数据库语法函数差异语法或函数说明rownumgbase没有rownum,如果设计到分页可以使用Limit,用作排序可使用row_number()over()代替,但gbase不支持connectby,涉及connectby需要对语句进行改写(修正:可支持
- Kotlin by属性委托
赵彦军
Kotlin实战指南kotlin属性委托kotlinbyby委托
转载请标明出处:http://blog.csdn.net/zhaoyanjun6/article/details/119939781本文出自【赵彦军的博客】文章目录属性委托要求委托原理实战演练,SharedPreference委托升级之旅ReadWriteProperty延迟委托Lazy在Kotlin中,通过by实现属性委托,属性委托是什么意思呢?简单来说,就是属性的set、get的操作,交给另一
- 解决npm run dev运行后报错:”Could not read package.json: Error: ENOENT: no such file or directory“
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实训期间报错整理npmjson前端
在启动一个项目的前端时,执行npmrundev命令,结果报错如下:根据报错提示:"npmerrorerrno-4058"通常是由于文件系统权限问题或文件路径问题导致的。这个错误码表示在执行某个操作时,npm无法访问或修改某个文件或目录。在这个情境下,想到是因为没有指定项目文件就在终端执行了命令。先cd到目标文件夹中:cdclient进入到前端文件夹目录,再执行原命令,发现项目启动成功。这一报错解决
- 基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码)
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目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
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【CSS】实现三栏布局的方式三栏布局一般指的是页面中一共有三栏,左右两栏宽度固定,中间自适应的布局,三栏布局的具体实现如下:①利用浮动利用浮动,左右两栏设置固定大小,并设置对应方向的浮动。中间一栏设置左右两个方向的margin值。注意这种方式,中间一栏必须放到最后。.container{overflow:hidden;}.left{float:left;width:100px;background
- 如何使用 React 18 和 Storybook 进行交互测试
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第一部分:知识管理概述与重要性第1章:知识管理的定义与基本概念1.1.1知识管理的起源与发展知识管理(KnowledgeManagement,KM)起源于20世纪80年代,当时企业在市场竞争中逐渐意识到知识作为一种战略资源的重要性。早期的知识管理实践主要集中在知识的收集、存储和传播上。随着信息技术的发展,知识管理逐渐融入了更先进的技术手段,如数据挖掘、人工智能和大数据分析,使其成为一个跨学科、多领
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1.前言vue-i18n插件npmivue-i18nvscoder中的i18nAlly插件目录示例有些解决方法是参考各大网友才得到解决的,我也在此记录一下,谢谢大家支持。内容所有示例仅供参考;有些出现问题的地方大家可能没有遇见,忽略就可以;如有写的不足的地方还请大家指正。2.问题2.1data里面数据被页面作为循环体使用页面示例{{munuI18nFunc(item.title)}}exportd
- 暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析(2023-2025)
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深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习transformer暗光增强
一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一,近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度,系统梳理近三年(2023-2025)该领域的关键突破,并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新:从传统模型到深度学习(1)Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer(202
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JVM垃圾回收器详解年轻代与老年代我们知道在分代GC算法中,将我们的堆内存分为了年轻代与老年代,那为什么要将内存分为年轻代和老年代呢?可以通过调整年轻代和老年代的比例来适应不同类型的应用程序,提高内存的利用率和性能.新生代和老年代使用不同的垃圾回收算法,新生代一般选择复制算法,老年代可以选择标记-清除和标记-整理算法,由程序员来选择灵活度较高。分代的设计中允许只回收新生代(minorgc),如果能
- 实验7-1-5 交换最小值和最大值
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//法一:找一趟////18:31//#include//intmain(){//intn;//scanf("%d",&n);//if(n10)return0;//inta[n];//for(inti=0;ia[max_index]){//max_index=j;//}//if(a[j]intmain(){intn;scanf("%d",&n);if(n10)return0;inta[n];for
- 自动驾驶AVM环视算法--鱼眼相机的畸变矫正原理和实测(图片和视频测试)
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参考:金书世界测试工程和视频:链接:https://pan.baidu.com/s/11GNLuIxcONGCeobp0MbXFQ?pwd=0z6l提取码:0z6l1、平面相机的成像和坐标系如下所示说明1、f(ud,vd)就是以图像中心为原点坐标(和p(x,y)坐标相对,就是坐表原点不同)。2、p(x,y)就是在图像坐标系下的坐标点,坐标点的为图像的左上角点,这个和世界图像的保存数据的坐标一直。3
- 华为OD机试九日集训第2期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,提升编程能力和解题技巧,从而提高机试通过率
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搬砖工逆袭Java架构师华为od算法九日集训Java
目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、数据结构与算法大纲五、华为OD九日集训第1期第1天、逻辑分析第2天、队列第3天、双指针第4天栈第5天滑动窗口第6天、二叉树第7天、并查集第8天、矩阵第9天、贪心算法六、国内直接使用满血ChatGPT4o、o1、o3-mini-high、Claude3.7Sonnet、满血DeepSeekR11、纯原版ChatGPT、Claude2、技术支持3、支持所
- 芒格的“思维格栅“:构建全面的投资分析框架
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DeepSeekai
芒格的"思维格栅":构建全面的投资分析框架关键词:芒格、思维格栅、投资分析框架、跨学科思维、投资决策摘要:本文深入探讨了芒格的“思维格栅”理论及其在构建全面投资分析框架中的应用。首先介绍了“思维格栅”理论的背景和重要性,接着阐述了其核心概念与联系,包括跨学科思维的原理和架构。通过详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,结合数学模型和公式进行举例说明,帮助读者理解如何运用这一理论进行投资分析。随后通过项
- 模型部署实战:PyTorch生产化指南
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pytorch人工智能python
一、为什么要做模型部署?模型部署是将训练好的模型投入实际应用的关键步骤,涉及:模型格式转换(TorchScript/ONNX)性能优化(量化/剪枝)构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类,并演示完整部署流程。二、模型转换:TorchScript与ONNX1.准备预训练模型importtorchimporttorchvision#加载预训练模型model=torc
- Spring Boot 性能优化:如何解决高并发下的瓶颈问题?
zhyoobo
springboot性能优化后端
一、高并发场景的挑战与诊断方法论1.1典型性能瓶颈四层模型在2000+QPS的电商秒杀场景中,SpringBoot应用常面临四层压力传导:网络层瓶颈TCP连接耗尽导致SYN队列溢出(Linux默认仅1024个)SSL握手消耗大量CPU资源(RSA2048单次握手约需10ms)HTTP/1.1的队头阻塞问题(单个连接只能顺序处理请求)应用层瓶颈线程池配置不当引发的上下文切换风暴(默认Tomcat线程
- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 联邦学习算法安全优化与可解释性研究
智能计算研究中心
其他
内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先,针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾,提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架,通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次,引入可解释性算法(如LIME与SHAP)构建透明化决策路径,结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射,有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外,研究
- 算力融合创新与多场景应用生态构建
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正经历从单一计算范式向融合架构的跨越式演进。随着异构计算、光子计算等底层技术的突破,算力资源逐步形成跨架构协同、多模态联动的智能供给体系,支撑工业互联网、医疗影像、智能安防等场景实现效率跃升。与此同时,量子计算与神经形态计算的前沿探索,正在重塑科学计算与实时决策的技术边界。建议行业关注算力可扩展性与安全标准的协同设计,通过动态调度算法与分布式架构优化,构建弹性
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- 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
啸笑天
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
macroli
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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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